descriptor op• Data kinds: matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import fourierdesc; fourierdesc.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None), registry से लेना हो तो opsshape2d.get("contour_fourier_truncation_energy"))
हर truncation order के लिए पूर्वानुमानित त्रुटि (table) — Parseval का exact सूत्र।
order K पर काटे गए reconstruction z^K के लिए, samples पर mean squared error mean|z - z^K|^2 = Σ_{|k| > K} |c_k|^2 के बिल्कुल बराबर है। इसलिए reconstruction 1 बार भी किए बिना पहले से बताया जा सकता है कि "कितने terms हों तो कितने pixel तक मिलता-जुलता होगा"।
★भविष्यवाणी तभी सटीक है जब coefficient sequence पूरा हो (जब contour_fourier_complex को n_harmonics=None के साथ call किया गया हो)। काटा हुआ coefficient sequence देने पर, छोड़े गए हिस्से की energy जानने का कोई तरीका नहीं, इसलिए लौटाया गया error एक निचली सीमा होता है —— कम दिखने वाले error को "सटीक" न कहा जाए, इसलिए यह यहाँ लिखा है।
return value: dict (table)
"order": truncation order K का 1-D
"rms_error": भविष्यवाणी किया गया rms error [input की इकाई]
"energy_fraction": रखे गए terms द्वारा उठाई गई energy का अनुपात (0..1, monotonically बढ़ता)
"total_energy": Σ_{k≠0} |c_k|^2 (position c_0 को छोड़कर shape की energy)
"k_max": spectrum में मौजूद अधिकतम order
• shape_description_2d family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_one_stroke_epicycles — py -3.11 examples/poc_one_stroke_epicycles.py
table को input के रूप में लेते हैं)descriptor)elliptic_fourier · reconstruct · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld · contour_fourier_complex
*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.