typed op• 데이터 종류: points → matrix
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_inertia_tensor", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
점군의 관성 텐서 (3,3)(중심 2차 모멘트로부터, 등질량・총질량 1).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
I_xx = mean(y²+z²), I_yy = mean(x²+z²), I_zz = mean(x²+y²),
I_xy = -mean(xy), I_xz = -mean(xz), I_yz = -mean(yz)。
共分散 C を使うと I = tr(C)·E₃ − C(E₃ は単位行列)と等価。対称・半正定値。
重心中心化のため並進不変。
Returns
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np.ndarray, shape (3, 3)
対称な慣性テンソル。
2-D 進化レジストリへ橋渡しした 3d の op `inertia_tensor。実装は同じで、呼び出し規約だけ op(v, a, b) に合わせてある。この op に調整点は無く、a も b` も使われない。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• (아직 없음)
matrix 를 입력으로 받는 것)identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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