fit_circle_geometric — FIT fit op

• Data kinds: keypoints → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_circle_geometric(points, *, max_iterations: 'int' = 100, radius_limit_factor: 'float' = 1000000.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import measure; measure.fit_circle_geometric(points, *, max_iterations: 'int' = 100, radius_limit_factor: 'float' = 1000000.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsfit.get("fit_circle_geometric"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

छोटे चाप सहित (पंक्ति, स्तंभ) बिंदुओं पर ज्यामितीय न्यूनतम-वर्ग वृत्त और त्रिज्या फिट करें।

Kåsa आरंभिक मान से Levenberg–Marquardt द्वारा त्रिज्य दूरी न्यूनतम होती है। केंद्र, त्रिज्या, ज्यामितीय RMS, पुनरावृत्ति और अभिसरण लौटते हैं; अमान्य, समरेखीय या अपसारी फिट पर ValueError आता है।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• fit_ops_from_knowhow — py -3.11 examples/fit_ops_from_knowhow.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (fit)

fit_curve_principal_axis

*Provenance: measure.py — FIT 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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