shape_descriptor op• Datenarten: points → descriptor
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.extent_signature(points) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import descriptors3d; descriptors3d.extent_signature(points) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("extent_signature"))
Die Verhältnisse der Ausdehnung entlang der PCA-Hauptachsen (der Eigenvektoren der Kovarianz).
Die Eigenwerte der Kovarianzmatrix sind rotationsinvariant. Hier werden die Quadratwurzeln der Eigenwerte (= Standardabweichung entlang jeder Hauptachse, mit der Dimension einer Länge) absteigend sortiert und auf Summe 1 normiert, was einen (3,)-Vektor ergibt. Dadurch verschwindet die absolute Skala, und es entsteht ein "Schlankheit der Form"-Index, der invariant gegenüber Rotation, Translation und Skalierung ist.
• Isotrope Formen (Kugel, Würfel) → die 3 Komponenten sind nahezu gleich [~0.33, ~0.33, ~0.33]
• Schlanker Stab → 1 Komponente ragt heraus [~0.9, ~0.05, ~0.05]
points : array_like, shape (N, 3)
Punktwolke. N >= 3 ist erforderlich (um eine sinnvolle Kovarianz zu bilden).
np.ndarray, shape (3,)
Absteigend sortierter, auf Summe 1 normierter Ausdehnungsvektor.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
descriptor als Eingabe)fuse_to_voxel · shape_distance
shape_descriptor)d2_distribution · a3_distribution · describe · shape_distance
*Provenance: descriptors3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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