shape_distance — 3D `shape_descriptor` op

• Datenarten: descriptor × descriptor → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_distance(desc_a, desc_b, metric: 'str' = 'l1') -> 'float' (die Implementierung direkt: import descriptors3d; descriptors3d.shape_distance(desc_a, desc_b, metric: 'str' = 'l1') -> 'float'; aus dem Register: ops3d.get("shape_distance"))

Verwendung

Der Abstand zweier Deskriptoren. Kleiner heißt ähnlichere Form.

Parameters

desc_a, desc_b : array_like

Vektoren gleicher Länge, wie sie describe() und Ähnliche zurückgeben.

metric : {"l1", "jsd"}

• "l1" : L1-Abstand (Manhattan). Naheliegend für einen verketteten Deskriptor (Folge von Teilverteilungen); Standard.

• "jsd": Jensen-Shannon-Abstand (fasst das Ganze als 1 Verteilung auf, normiert auf Summe 1 und nimmt dann die Quadratwurzel der JS-Divergenz). Eine beschränkte Kennzahl im Bereich 0 bis 1.

Returns

float

Nichtnegativer Abstand.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• moment_invariants — py -3.11 examples_3d/moment_invariants.py

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

• shape_retrieval — py -3.11 examples_3d/shape_retrieval.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `measurement` als Eingabe)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

Gleiche Kategorie (`shape_descriptor`)

d2_distribution · a3_distribution · extent_signature · describe

*Provenance: descriptors3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

shape_distance — 3D shape_descriptor op