geodesic op• 데이터 종류: points → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray(구현을 직접 호출하려면 import geodesic3d; geodesic3d.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray, 원장에서 가져오려면 ops3d.get("geodesic_distances"))
source 에서 모든 점까지의 측지 거리(kNN 그래프 위 Dijkstra). → (N,) float(도달 불가는 inf).
knn_graph(points, k) 로 만든 k 근방 그래프(변의 가중치 = 점 사이의 Euclid 거리 = 현의 길이)를 directed=False 로 무향화하고, scipy.sparse.csgraph.dijkstra 로 단일 시점 최단 경로를 푼다. d[i] 는 source 에서 점 i 까지의 그래프 위 경로 길이로 d[source] = 0, source 와 이어지지 않은연결 성분의 점은 inf. 단위는 좌표의 단위 그대로.
• points: (N,3) 의 점군(float64 로 변환).
• source: 시점의 첨자(0..N-1 의 정수. 범위 밖은 scipy 쪽에서 예외).
• k: 근방 수(기본값 8). 작으면 그래프가 분단되어 inf 가 늘고, 크면 떨어진 면끼리를직결하는 "지름길"이 생겨 곡면을 따르지 않는 거리가 된다(얇은 판의 앞뒤, 접혀 돌아온 면 등).
정밀도: 변이 현의 길이이므로 호를 약간 과소평가하는 한편, 경로의 지그재그가 과대평가를 낳는다(모듈 docstring 의 Bernstein 등의 협공 평가를 참조). 삼각 메시가 있으면 근방 수에 의존하지 않는 geodesic_mesh 를 쓴다. 이 거리로 균등하게 솎아내려면 farthest_point_sampling.
• 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.
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
signal 를 입력으로 받는 것)geodesic)geodesic_mesh · farthest_point_sampling · knn_graph
*Provenance: geodesic3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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