contour_fourier_truncation_energy — SHAPE2D `descriptor` op

• 資料種類:matrix → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None)(要直接呼叫實作,import fourierdesc; fourierdesc.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None);從台帳取用則 opsshape2d.get("contour_fourier_truncation_energy"))

用法

每個截斷階數預測的誤差(table)—— 帕塞瓦爾的精確式。

對於在階數 K 處截斷的重建 z^K，樣本上的均方誤差 嚴格等於 mean|z - z^K|^2 = Σ_{|k| > K} |c_k|^2。因此無需做 1 次重建，就能預先說出「需要幾項才能相似到幾個像素」。

★只有係數列完整時預言才是嚴格的(以 n_harmonics=None 呼叫 contour_fourier_complex 的情況)。若傳入截斷後的係數列，被丟棄一側的能量無從得知，因此回傳的誤差是下界 —— 為了不把看起來偏小的誤差稱為「嚴格」，特在此註明。

回傳值: dict(table)

"order": 截斷階數 K 的 1-D

"rms_error": 預言的 rms 誤差[輸入的單位]

"energy_fraction": 保留項所承擔的能量比例(0..1，單調遞增)

"total_energy": Σ_{k≠0} |c_k|^2(除去位置 c_0 後的形狀能量)

"k_max": 頻譜所含的最大階數

詳細使用指南

• shape_description_2d 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 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。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_one_stroke_epicycles — py -3.11 examples/poc_one_stroke_epicycles.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

from_xld

同類別(`descriptor`)

elliptic_fourier · reconstruct · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld · contour_fourier_complex

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

contour_fourier_truncation_energy — SHAPE2D descriptor op

用法