invariants — SHAPE2D `descriptor` op

• 데이터 종류: efdmodel → pairs

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.invariants(model, scale_invariant=True)(구현을 직접 호출하려면 import fourierdesc; fourierdesc.invariants(model, scale_invariant=True), 원장에서 가져오려면 opsshape2d.get("invariants"))

사용법

회전·평행 이동·시작점·(선택적으로) 스케일에 불변인 형상 기술자((N,2)).

각 고조파 타원의 (장축, 단축) = 특이값을 나열한 것. DC 를 포함하지 않으므로 평행이동에불변, 특이값이므로 공간 회전과 시작점 시프트에 불변, 제1 고조파의 장축으로 나누면 스케일불변. 형상 매칭(descriptor_distance)의 토대.

자세한 사용 가이드

• shape_description_2d 패밀리 가이드

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• shape2d_morph_descriptor_tour — py -3.11 examples/shape2d_morph_descriptor_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`pairs` 를 입력으로 받는 것)

elliptic_fourier · fourier_smooth · contour_fourier_complex · add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · morph · morph_sequence

같은 카테고리(`descriptor`)

elliptic_fourier · reconstruct · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld · contour_fourier_complex · contour_epicycle_chain

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

invariants — SHAPE2D descriptor op

사용법