descriptor op• 데이터 종류: matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None)(구현을 직접 호출하려면 import fourierdesc; fourierdesc.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None), 원장에서 가져오려면 opsshape2d.get("contour_fourier_truncation_energy"))
절단 차수마다 예측되는 오차(table) —— 파스발의 엄밀식.
차수 K 에서 자른 재구성 z^K 에 대해, 표본 위의 제곱평균 오차는 mean|z - z^K|^2 = Σ_{|k| > K} |c_k|^2 와 엄밀히 같다. 그러므로재구성을 1 번도 하지 않고 "몇 항이 있으면 몇 화소까지 닮는가"를 먼저 말할 수 있다.
★예언이 엄밀한 것은 계수열이 완전할 때뿐이다(contour_fourier_complex 를 n_harmonics=None 으로 호출한 경우). 잘라 낸 계수열을 받으면, 버려진 쪽의 에너지는 알 길이 없으므로, 반환되는 오차는 하계가 된다 —— 과소하게 보이는 오차를 "엄밀"이라고 말하지 않기 위해 여기에 적어 둔다.
반환값: dict(table)
"order": 자르는 차수 K 의 1-D
"rms_error": 예언되는 rms 오차[입력의 단위]
"energy_fraction": 남긴 항이 담당하는 에너지의 비율(0..1, 단조 증가)
"total_energy": Σ_{k≠0} |c_k|^2(위치 c_0 를 제외한 형상의 에너지)
"k_max": 스펙트럼이 갖는 최대 차수
• shape_description_2d 패밀리 가이드
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_one_stroke_epicycles — py -3.11 examples/poc_one_stroke_epicycles.py
table 를 입력으로 받는 것)descriptor)elliptic_fourier · reconstruct · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld · contour_fourier_complex
*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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