descriptor op• Data kinds: efdmodel → matrix
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.normalize(model, size_invariant=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import fourierdesc; fourierdesc.normalize(model, size_invariant=True), registry से लेना हो तो opsshape2d.get("normalize"))
EFD गुणांकों को "canonical pose" के गुणांकों में बदलता है (1st harmonic के आधार पर align किया गया)।
Kuhl–Giardina canonicalisation: (1) 1 ले harmonic के phase से start point की मनमानी हटाना, (2) 1 ले ellipse के long axis को reference axis पर घुमाकर orientation एक करना, (3) 1 ले harmonic के long axis की लंबाई से भाग देकर आकार एक करना। कई shapes को ऊपर-नीचे रखने/average करने जैसे "canonical pose reconstruction" के लिए।
सावधानी (honest): जिन shapes का 1 ला harmonic लगभग गोल (long axis ≈ short axis) हो, उनमें phase (theta/psi) ill-conditioned होकर अस्थिर हो जाता है। invariant matching के लिए यह function नहीं, बल्कि invariants / descriptor_distance (singular value आधारित) इस्तेमाल करें।
• shape_description_2d family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py
• poc_exoplanet_transit — py -3.11 examples/poc_exoplanet_transit.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)contour_epicycle_chain · contour_fourier_truncation_energy
descriptor)elliptic_fourier · reconstruct · invariants · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld · contour_fourier_complex · contour_epicycle_chain
*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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