shape_descriptor op• 資料種類:points → descriptor
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.extent_signature(points) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import descriptors3d; descriptors3d.extent_signature(points) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("extent_signature"))
沿 PCA 主軸(共變異數特徵向量)方向展佈的比值。
共變異數矩陣的特徵值對旋轉不變。這裡將特徵值的平方根(= 各主軸方向的標準差, 具有長度的因次)降序排列,正規化為總和 1,得到 (3,) 向量。藉此消除了絕對尺度,成為對旋轉、平移、尺度不變的「形狀細長度」指標。
• 等向性的形狀(球、立方體)→ 3 個分量幾乎相等 [~0.33, ~0.33, ~0.33]
• 細長的棒 → 1 個分量突出 [~0.9, ~0.05, ~0.05]
points : array_like, shape (N, 3)
點雲。需要 N >= 3(為了構造有意義的共變異數)。
np.ndarray, shape (3,)
降序、正規化為總和 1 的擴展向量。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
descriptor 作為輸入)fuse_to_voxel · shape_distance
shape_descriptor)d2_distribution · a3_distribution · describe · shape_distance
*Provenance: descriptors3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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