describe — 3D `shape_descriptor` op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.describe(points, bins: 'int' = 64, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.describe(points, bins: 'int' = 64, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("describe"))

사용법

D2 + A3 + extent 를 이은 대역 형상 기술자.

길이 2*bins + 3의 1차원 float64 벡터. 배열 순서는 [d2(bins), a3(bins), extent(3)]. 각 부분 블록은 각각 총합 1로 정규화되어 있으므로, L1 거리로 비교할 때 3 지표가대략 같은 가중치로 작용한다.

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

점군. N >= 3이 필요.

bins : int

D2 / A3 각각의 bin 수.

seed : int

D2 / A3의 무작위 추출 시드(둘 다에 같은 seed를 넘긴다).

Returns

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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`descriptor` 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(`shape_descriptor`)

d2_distribution · a3_distribution · extent_signature · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

describe — 3D shape_descriptor op

사용법