shape_descriptor op• Data kinds: points → descriptor
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("d2_distribution"))
random 2-point pairs की Euclidean distance distribution (Osada 2002 का D2)।
N points में से samples जोड़ी अलग-अलग point pairs (i, j) random रूप से चुनकर उनकी दूरियों को इकट्ठा करता है। दूरियों को औसत दूरी से भाग देकर normalise किया जाता है, इसलिए परिणाम rotation, translation और scale से नहीं बदलता। fixed range [0, _D2_MAX] का normalised histogram (bins,) लौटाता है (योग 1)।
points : array_like, shape (N, 3)
point cloud। N >= 2 ज़रूरी है।
bins : int
histogram के bins की संख्या।
samples : int
random रूप से चुने जाने वाले point pairs की संख्या। जितने ज़्यादा उतना कम variance (sampling error ~ 1/sqrt(samples))।
seed : int
random seed। वही seed और वही point cloud हो तो परिणाम deterministic रूप से एक जैसा।
np.ndarray, shape (bins,)
normalised distance histogram।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
descriptor को input के रूप में लेते हैं)fuse_to_voxel · shape_distance
shape_descriptor)a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance
*Provenance: descriptors3d.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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