geodesic op• 데이터 종류: points → indices
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray(구현을 직접 호출하려면 import geodesic3d; geodesic3d.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray, 원장에서 가져오려면 ops3d.get("farthest_point_sampling"))
측지 거리에서의 최원점 샘플링(균등 솎기). → 선택 인덱스 열 (n,) int.
start 를 첫 대표점으로 하고, "이미 고른 점 집합까지의 측지 거리가 최대인 점"을 1 개씩 추가하는탐욕법(FPS). 거리는 knn_graph(points, k) 의 무향 kNN 그래프 위의 Dijkstra 로 재며, 기선택집합까지의 거리는 각 대표점의 단일 시점 거리의 요소별 최소 mind 로 유지하고, 대표점을 1 개 더할 때마다 mind = min(mind, d_new) 로 갱신한다. 대표점 1 개당 Dijkstra 1 회이므로 계산량은 n 회분의단일 시점 최단 경로. 난수는 쓰지 않으며 결정적.
• points: (N,3) 점군. n: 원하는 점 수. N 을 넘으면 N 으로, 음이면 0 으로 맞춘다(0 이면 빈 배열).
• k: kNN 그래프의 근방 수(기본값 8). start: 첫 대표점(start % N 으로 범위 안으로 되돌림).
• 반환값은 고른 순서의 첨자열(선두가 start). points[idx] 로 대표점군이 된다.
함정: 그래프가 여러 연결 성분으로 나뉘어 있으면, 도달하지 못한 점은 거리 inf 이므로 미도달 성분이 먼저선택된다(argmax 가 inf 를 줍는다). "떨어진 덩어리부터 먼저 취하는" 동작이 되므로, 성분마다균등하게 솎아내고 싶다면 euclidean_cluster 등으로 나눈 뒤 쓴다.
• 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.
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
indices 를 입력으로 받는 것)geodesic)geodesic_distances · geodesic_mesh · knn_graph
*Provenance: geodesic3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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