model op• 데이터 종류: shapemodel → points
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_synthesize(model, sigmas=None, n_modes: 'int' = 3, seed: 'int' = 0)(구현을 직접 호출하려면 import shapestats; shapestats.shape_synthesize(model, sigmas=None, n_modes: 'int' = 3, seed: 'int' = 0), 원장에서 가져오려면 opsshapestat.get("shape_synthesize"))
모델로부터 그럴듯한 새 형상을 1개 만든다. → (N, 3).
sigmas 를 주면 그 표준편차 배의 점수, 생략하면 앞쪽 n_modes 개를정규 난수로 뽑는다. 3 표준편차를 넘는 형상은 군 안에 1 개도 없었던 형상이므로, 기본값으로는 뽑지 않는다(sigmas 로 명시하면 만들 수 있다).
• 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.
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
points 를 입력으로 받는 것)shape_perturb · procrustes_fit · procrustes_align · procrustes_distance · shape_project · shape_mahalanobis · mirror_plane_from_pairs · landmark_asymmetry
model)shape_pca · shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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