model op• Data kinds: shapemodel × points → signal
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True) (implementation को सीधे call करना हो तो import shapestats; shapestats.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True), registry से लेना हो तो opsshapestat.get("shape_project"))
shape को model के coordinate (principal component score) में ले जाता है। → (k,)।
align=True होने पर पहले Procrustes से mean shape पर align किया जाता है। align किए बिना project करने पर position और orientation का अंतर scores में रिस जाता है, और एक ही shape अलग individual जैसा दिखता है ।
सूत्र: scores = components @ (shape - mean).ravel() (components (k, N*3) की orthonormal rows हैं, mean (N, 3) है)। align=True होने पर पहले procrustes_align(shape, mean) (scale सहित, mirror नहीं) लगाया जाता है।
• model: shape_pca की return value (mean / components / variance / n_points वाली dict)। कुछ कम हो तो ValueError।
• shape: (N, 3), N == model["n_points"], finite। points का क्रम training में इस्तेमाल हुए landmarks जैसा ही हो (correspondence अलग होने पर भी exception नहीं उठता)।
• align: default True। shape_pca(align=False) से बने model (जो आकार को trait में शामिल करता है) पर project करते समय इसे भी False करें, वरना scale गायब हो जाता है।
• return value: (k,) float64। हर component की इकाई coordinates जैसी है। sqrt(variance) से भाग देने पर standard deviation इकाई (कितने σ हटकर) मिलती है।
• विफलता: ValueError (model का format, points की संख्या मेल न खाना, non-finite)।
inverse mapping shape_reconstruct है, और हटाव का 1 संख्या वाला माप shape_mahalanobis।
• shape_statistics 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।
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal को input के रूप में लेते हैं)model)shape_pca · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.