descriptor_distance — SHAPE2D `descriptor` op

• Datenarten: efdmodel × efdmodel → measurement

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.descriptor_distance(m1, m2, n_harmonics=None, scale_invariant=True) (die Implementierung direkt: import fourierdesc; fourierdesc.descriptor_distance(m1, m2, n_harmonics=None, scale_invariant=True); aus dem Register: opsshape2d.get("descriptor_distance"))

Verwendung

Abstand zwischen 2 Formen (kleiner bedeutet ähnlicher). Invariant gegenüber Rotation/Translation/Startpunkt/(optional) Skalierung.

L2-Abstand der Singulärwert-Invarianten (Hauptachse, Nebenachse) der Ellipse jeder Harmonischen (invariants). m1, m2 sind Ausgabe-dicts von elliptic_fourier.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie shape_description_2d

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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

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

• contour_fourier — py -3.11 examples/contour_fourier.py

• shape2d_morph_descriptor_tour — py -3.11 examples/shape2d_morph_descriptor_tour.py

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

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Gleiche Kategorie (`descriptor`)

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

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

descriptor_distance — SHAPE2D descriptor op