shape_descriptor op• 데이터 종류: points → descriptor
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.extent_signature(points) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.extent_signature(points) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("extent_signature"))
PCA 주축(공분산의 고유벡터) 방향 퍼짐의 비.
공분산 행렬의 고윳값은 회전에 불변이다. 여기서는 고윳값의 제곱근(= 각 주축 방향의 표준편차, 길이의 차원)을 내림차순으로 나열하고 총합 1로 정규화하여 (3,) 벡터로 만든다. 이로써절대 스케일이 사라지고 회전·평행 이동·스케일에 불변인 "형상의 가늘고 긴 정도" 지표가 된다.
• 등방적인 형상(구·정육면체) → 3 성분이 거의 같은 값 [~0.33, ~0.33, ~0.33]
• 가늘고 긴 막대 → 1 성분이 돌출 [~0.9, ~0.05, ~0.05]
points : array_like, shape (N, 3)
점군. N >= 3이 필요(공분산을 의미 있는 형태로 만들기 위해).
np.ndarray, shape (3,)
내림차순·총합 1로 정규화한 퍼짐 벡터.
• 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.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
descriptor 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · shape_distance
shape_descriptor)d2_distribution · a3_distribution · describe · shape_distance
*Provenance: descriptors3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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