obb — 3D `bounds` op

• 데이터 종류: points → primitive

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.obb(points) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pcseg; pcseg.obb(points) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("obb"))

사용법

PCA 에 의한 유향 경계 상자.

{center, axes (3,3 columns = box axes), extents (3, half-widths), corners (8,3)} 를 반환한다. 물체가 분할되어 나온 뒤 매니퓰레이터가그 크기와 파지 폭을 추론하는 데 쓰는 밀착 상자.

절차: 무게중심 c 를 뺀 점군의 SVD(full_matrices=False)로 주축 axes(열 = 특이값의 내림차순, 제 1 열이 가장 넓게 퍼진 방향)를 얻고, 점을 주축 좌표로 옮겨 각 축의 min/max 에서 반폭 extents 와상자 중심 center(무게중심과는 일반적으로 다르다)를 구한다. corners 는 center + (±extents) @ axes.T 의 8 점이며, 부호 조합은 meshgrid([-1,1],[-1,1],[-1,1]) 의 순서.

• points: (N,3) 이외는 ValueError, 2 점 미만도 ValueError.

• PCA 의 주축은 "최소 체적의 상자"를 보장하지 않는다(점의 분포를 따를 뿐). 주축의 부호는 SVD 의 임의성으로정해지며, 점의 분포가 등방에 가까우면(특이값이 축퇴하면) 축의 방향은 불안정해진다.

• extents 는 반폭이므로 변의 길이는 2 * extents. 단위는 좌표의 단위.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• blender_interop — Blender와 함께 쓰기 — 형상을 만들고 fullseye로 측정(축·단위·정답 데이터의 함정)

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)

• hull_bounds — py -3.11 examples_3d/hull_bounds.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`primitive` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment

같은 카테고리(`bounds`)

convex_hull · aabb · min_enclosing_sphere

*Provenance: pcseg.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

obb — 3D bounds op

사용법