contour_fourier_truncation_energy — SHAPE2D `descriptor` op

• 数据种类:matrix → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None)(要直接调用实现,import fourierdesc; fourierdesc.contour_fourier_truncation_energy(spectrum, orders=None);从台账取用则 opsshape2d.get("contour_fourier_truncation_energy"))

用法

每个截断阶数预测的误差(table)—— 帕塞瓦尔的精确式。

对于在阶数 K 处截断的重建 z^K，样本上的均方误差 严格等于 mean|z - z^K|^2 = Σ_{|k| > K} |c_k|^2。因此无需做 1 次重建，就能预先说出「需要几项才能相似到几个像素」。

★只有系数列完整时预言才是严格的(以 n_harmonics=None 调用 contour_fourier_complex 的情况)。若传入截断后的系数列，被丢弃一侧的能量无从得知，因此返回的误差是下界 —— 为了不把看起来偏小的误差称为「严格」，特在此注明。

返回值: dict(table)

"order": 截断阶数 K 的 1-D

"rms_error": 预言的 rms 误差[输入的单位]

"energy_fraction": 保留项所承担的能量比例(0..1，单调递增)

"total_energy": Σ_{k≠0} |c_k|^2(除去位置 c_0 后的形状能量)

"k_max": 频谱所含的最大阶数

详细使用指南

• shape_description_2d 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_one_stroke_epicycles — py -3.11 examples/poc_one_stroke_epicycles.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

from_xld

同类别(`descriptor`)

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

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

contour_fourier_truncation_energy — SHAPE2D descriptor op

用法