model op• Datenarten: shapemodel × points → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True) (die Implementierung direkt: import shapestats; shapestats.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True); aus dem Register: opsshapestat.get("shape_project"))
Bildet eine Form auf Modellkoordinaten (Hauptkomponenten-Scores) ab. → (k,).
Mit align=True wird zuerst per Procrustes an die Mittelform ausgerichtet. Projiziert man ohne Ausrichtung, sickern Lage- und Orientierungsunterschiede in die Scores, und dieselbe Form sieht wie ein anderes Individuum aus.
Formel: scores = components @ (shape - mean).ravel() (components sind (k, N*3) orthonormale Zeilen, mean ist (N, 3)). Bei align=True wird zuerst procrustes_align(shape, mean) (mit Skalierung, ohne Spiegelung) angewendet.
• model: Rückgabewert von shape_pca (dict mit mean / components / variance / n_points). Fehlt etwas, ValueError.
• shape: (N, 3), N == model["n_points"], endlich. Die Punkte müssen in derselben Reihenfolge wie die beim Training verwendeten Landmarken stehen (eine abweichende Korrespondenz löst keine Ausnahme aus).
• align: Standard True. Beim Projizieren auf ein mit shape_pca(align=False) erstelltes Modell (das Größe als Merkmal mitzählt) auch hier False setzen, sonst verschwindet die Skalierung.
• Rückgabewert: (k,) float64. Jede Komponente hat die Einheit der Koordinaten. Geteilt durch sqrt(variance) ergeben sich Standardabweichungseinheiten (wie viele σ daneben).
• Fehler: ValueError (Modellformat, abweichende Punktzahl, nicht endlich).
Die inverse Abbildung ist shape_reconstruct, die 1 Zahl für die Abweichung shape_mahalanobis.
• Leitfaden zur Familie shape_statistics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal als Eingabe)model)shape_pca · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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