fit_circle_geometric — FIT fit op

• 데이터 종류: keypoints → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_circle_geometric(points, *, max_iterations: 'int' = 100, radius_limit_factor: 'float' = 1000000.0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import measure; measure.fit_circle_geometric(points, *, max_iterations: 'int' = 100, radius_limit_factor: 'float' = 1000000.0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsfit.get("fit_circle_geometric"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

짧은 원호를 포함한 (행, 열) 점에 기하 최소제곱 원과 반경을 맞춥니다.

Kåsa 초기값에서 Levenberg–Marquardt로 반경 거리를 최소화합니다. 중심, 반경, 기하 RMS, 반복 횟수와 수렴 여부를 반환하며 잘못되거나 공선이거나 발산한 입력은 ValueError입니다.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• fit_ops_from_knowhow — py -3.11 examples/fit_ops_from_knowhow.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(fit)

fit_curve_principal_axis

*Provenance: measure.py — FIT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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