shape_distance — 3D `shape_descriptor` op

• 데이터 종류: descriptor × descriptor → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_distance(desc_a, desc_b, metric: 'str' = 'l1') -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.shape_distance(desc_a, desc_b, metric: 'str' = 'l1') -> 'float', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("shape_distance"))

사용법

두 기술자 사이의 거리. 작을수록 같은 형상.

Parameters

desc_a, desc_b : array_like

describe() 등이 반환하는 같은 길이의 벡터.

metric : {"l1", "jsd"}

• "l1" : L1(맨해튼) 거리. 연결 기술자(부분 분포의 나열)에 자연스러우며 기본값.

• "jsd": Jensen-Shannon 거리(전체를 1개의 분포로 보고 총합 1로 정규화한 뒤 JS 발산의 제곱근). 0~1 안에 들어가는 유계 지표.

Returns

float

음이 아닌 거리.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`measurement` 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(`shape_descriptor`)

d2_distribution · a3_distribution · extent_signature · describe

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

shape_distance — 3D shape_descriptor op

사용법