deviation op• Datenarten: points × points → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.signed_surface_distance(query, surface, surface_normals=None, k: 'int' = 1) (die Implementierung direkt: import shapestats; shapestats.signed_surface_distance(query, surface, surface_normals=None, k: 'int' = 1); aus dem Register: opsshapestat.get("signed_surface_distance"))
Vorzeichenbehafteter Abstand der Abfragepunkte zur Fläche. → (N,).
Das Vorzeichen wird aus der Flächennormalen bestimmt (außen positiv). Für 1-D-Konturen gibt es profileops.profile_deviation, aber kein 3-D-Gegenstück -- das war die Lücke, die der PoC am 2026-09-06 aufgedeckt hat.
Werden die Normalen weggelassen, schätzt normals_orient.estimate_oriented_normals sie -- ohne Orientierung streut das Vorzeichen von Punkt zu Punkt (einfache PCA-Normalen haben ein beliebiges Vorzeichen, und bei Drehung kippen 4 von 10 davon. Dieselbe Lücke, in die pointcloud.fpfh getreten ist).
k ist die Anzahl der nächsten Nachbarn zur Bestimmung des Vorzeichens. Bei 1 setzt man auf die Normale des 1 nächsten Punktes, und auf verrauschten Flächen springt das Vorzeichen. Ab 2 entscheidet die distanzgewichtete mittlere Orientierung (der Abstand selbst bleibt der zum nächsten Nachbarn).
• 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.
• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal als Eingabe)deviation)—
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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