a3_distribution — 3D `shape_descriptor` op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.a3_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.a3_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("a3_distribution"))

사용법

무작위 세 점 (A, B, C) 이 꼭짓점 B 에서 이루는 각의 분포(Osada 2002 의 A3).

각도는 회전·평행 이동·스케일 모두에 불변이므로(스케일해도 각은 변하지 않는다), D2와 상보적인 무차원 형상 특징이 된다. 범위 [0, π] 고정의 정규화 히스토그램(bins,)를 반환한다(총합 1). 공간적으로 겹친 점(길이 0 벡터)은 각이 정의되지 않으므로제외한다.

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

점군. N >= 3이 필요.

bins, samples, seed :

d2_distribution과 같은 의미.

Returns

np.ndarray, shape (bins,)

정규화 각도 히스토그램(라디안, [0, π]).

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`descriptor` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(`shape_descriptor`)

d2_distribution · extent_signature · describe · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

a3_distribution — 3D shape_descriptor op

사용법