geodesic op• データ種: points → indices
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray (実装を直接呼ぶなら import geodesic3d; geodesic3d.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray、台帳から引くなら ops3d.get("farthest_point_sampling"))
測地距離での最遠点サンプリング(均等間引き)。→ 選択インデックス列 (n,) int。
start を最初の代表点にし、「既に選んだ点集合への測地距離が最大の点」を 1 つずつ追加する貪欲法(FPS)。距離は knn_graph(points, k) の無向 kNN グラフ上の Dijkstra で測り、既選択集合への距離は各代表点の単源距離の要素ごと最小 mind として保持、代表点を 1 つ足すたびに mind = min(mind, d_new) で更新する。代表点 1 つにつき Dijkstra 1 回なので計算量は n 回分の単源最短路。乱数は使わず決定的。
• points: (N,3) 点群。n: 欲しい点数。N を超えると N に、負なら 0 に丸める(0 なら空配列)。
• k: kNN グラフの近傍数(既定 8)。start: 最初の代表点(start % N で範囲内に折り返す)。
• 返り値は選んだ順の添字列(先頭が start)。points[idx] で代表点群になる。
罠: グラフが複数の連結成分に分かれていると、不達の点は距離 inf なので未到達の成分が先に選ばれる(argmax が inf を拾う)。「離れた塊から先に取る」挙動になるので、成分ごとに均等に間引きたいなら euclidean_cluster 等で分けてから使う。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
indices を入力に取れる)geodesic)geodesic_distances · geodesic_mesh · knn_graph
*Provenance: geodesic3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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