describe — 3D shape_descriptor op

• Data kinds: points → descriptor

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.describe(points, bins: 'int' = 64, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import descriptors3d; descriptors3d.describe(points, bins: 'int' = 64, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो ops3d.get("describe"))

उपयोग

D2 + A3 + extent को जोड़कर बना global shape descriptor लौटाता है।

लंबाई 2*bins + 3 का 1-dimensional float64 vector। क्रम है [d2(bins), a3(bins), extent(3)]। हर sub-block पहले से अलग-अलग योग 1 पर normalised है, इसलिए L1 distance से तुलना करते समय 3 सूचकांक लगभग बराबर weight से असर करते हैं।

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

point cloud। N >= 3 ज़रूरी है।

bins : int

D2 / A3 दोनों में से हर एक के bins की संख्या।

seed : int

D2 / A3 की random sampling का seed (दोनों को वही seed दिया जाता है)।

Returns

np.ndarray, shape (2*bins + 3,)

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।

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

• denoise_evolution — py -3.11 examples_3d/denoise_evolution.py

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

• shape_retrieval — py -3.11 examples_3d/shape_retrieval.py

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

fuse_to_voxel · shape_distance

इसी category के (shape_descriptor)

d2_distribution · a3_distribution · extent_signature · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 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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