extent_signature — 3D `shape_descriptor` op

• Data kinds: points → descriptor

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

उपयोग

PCA principal axes (covariance के eigenvectors) की दिशा में फैलाव का अनुपात लौटाता है।

covariance matrix के eigenvalues rotation से नहीं बदलते। यहाँ eigenvalues के square root (= हर principal axis की दिशा में standard deviation, लंबाई की dimension वाला) घटते क्रम में रखकर योग 1 पर normalise किए जाते हैं और (3,) vector बनता है। इससे absolute scale हट जाता है और यह rotation, translation और scale से अपरिवर्तित "आकार की पतली-लंबाई" का सूचकांक बनता है।

• isotropic आकार (गोला, घन) → 3 components लगभग बराबर [~0.33, ~0.33, ~0.33]

• पतली लंबी छड़ → 1 component उभरा हुआ [~0.9, ~0.05, ~0.05]

Parameters

points : array_like, shape (N, 3)

point cloud। N >= 3 ज़रूरी है (covariance को सार्थक रूप में बनाने के लिए)।

Returns

np.ndarray, shape (3,)

घटते क्रम में और योग 1 पर normalised extent vector।

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)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.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 · describe · 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)।*

extent_signature — 3D shape_descriptor op