d2_distribution — 3D shape_descriptor op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("d2_distribution"))

사용법

무작위 두 점 쌍의 유클리드 거리 분포(Osada 2002 의 D2).

N개 점에서 samples 쌍의 서로 다른 점 쌍 (i, j)를 무작위로 뽑아 그 거리를 집계한다. 거리는 평균 거리로 나누어 정규화하므로 회전·평행 이동·스케일에 불변이다. 고정 범위 [0, _D2_MAX]의 정규화 히스토그램 (bins,)를 반환한다(총합 1).

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

점군. N >= 2가 필요.

bins : int

히스토그램의 bin 수.

samples : int

무작위로 뽑는 점 쌍의 수. 많을수록 분산이 줄어든다(샘플링 오차 ~ 1/sqrt(samples)).

seed : int

난수 시드. 같은 seed·같은 점군이면 결정론적으로 동일.

Returns

np.ndarray, shape (bins,)

정규화 거리 히스토그램.

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)

a3_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).*

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