d2_distribution — 3D shape_descriptor op

• 数据种类:points → descriptor

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';从台账取用则 ops3d.get("d2_distribution"))

用法

随机点对之间欧氏距离的分布(Osada 2002 的 D2)。

从 N 个点中随机抽取 samples 组互不相同的点对 (i, j),统计其距离。距离除以平均距离进行归一化,因此对旋转、平移、尺度不变。返回固定范围 [0, _D2_MAX] 的归一化直方图 (bins,)(总和 1)。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

点云。需要 N >= 2。

bins : int

直方图的 bin 数。

samples : int

随机抽取的点对数。越多方差越小(抽样误差 ~ 1/sqrt(samples))。

seed : int

随机种子。相同 seed、相同点云则确定性地相同。

Returns

np.ndarray, shape (bins,)

归一化距离直方图。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 descriptor 作为输入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同类别(shape_descriptor)

a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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