geodesic op• 資料種類:points → signal
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray(要直接呼叫實作,import geodesic3d; geodesic3d.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray;從台帳取用則 ops3d.get("geodesic_distances"))
從 source 到全部點的測地距離(kNN 圖上 Dijkstra)。→ (N,) float(不可達為 inf)。
將以 knn_graph(points, k) 建構的 k 近鄰圖(邊權 = 點間 Euclid 距離 = 弦長)以 directed=False 無向化,以 scipy.sparse.csgraph.dijkstra 求解單源最短路徑。d[i] 是從 source 到點 i 的圖上路徑長度,d[source] = 0,與 source 不相連的連通元件中的點為 inf。單位與座標單位相同。
• points: (N,3) 點雲(轉換為 float64)。
• source: 起點的索引(0..N-1 的整數。超出範圍時由 scipy 端拋出例外)。
• k: 鄰域數(預設 8)。過小時圖會被分割,inf 增多;過大時會產生直接連接相距較遠的面的「捷徑」,得到不沿曲面的距離(薄板的正反面、折返的面等)。
精度: 邊是弦長,因此會略微低估弧長,另一方面路徑的鋸齒會造成高估(參見模組 docstring 中 Bernstein 等人的夾擠評估)。若有三角網格(mesh),請使用不依賴鄰域數的 geodesic_mesh。要依此距離均勻抽稀,使用 farthest_point_sampling。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
signal 作為輸入)geodesic)geodesic_mesh · farthest_point_sampling · knn_graph
*Provenance: geodesic3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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