shape_descriptor op• Datenarten: points → descriptor
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("d2_distribution"))
Die Verteilung der euklidischen Abstände zufälliger Punktpaare (D2 nach Osada 2002).
Zieht aus den N Punkten zufällig samples Paare verschiedener Punkte (i, j) und aggregiert deren Abstände. Die Abstände werden durch den mittleren Abstand geteilt und so normiert, daher ist das Ergebnis invariant gegenüber Rotation, Translation und Skalierung. Gibt ein normiertes Histogramm (bins,) über den festen Bereich [0, _D2_MAX] zurück (Summe 1).
points : array_like, shape (N, 3)
Punktwolke. N >= 2 ist erforderlich.
bins : int
Anzahl der Histogramm-Bins.
samples : int
Anzahl der gezogenen Punktpaare. Mehr senkt die Varianz (Stichprobenfehler ~ 1/sqrt(samples)).
seed : int
Zufalls-Seed. Gleicher seed und gleiche Punktwolke liefern deterministisch dasselbe.
np.ndarray, shape (bins,)
Normiertes Abstandshistogramm.
• 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.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
descriptor als Eingabe)fuse_to_voxel · shape_distance
shape_descriptor)a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance
*Provenance: descriptors3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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