normalize — SHAPE2D `descriptor` op

• 데이터 종류: efdmodel → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.normalize(model, size_invariant=True)(구현을 직접 호출하려면 import fourierdesc; fourierdesc.normalize(model, size_invariant=True), 원장에서 가져오려면 opsshape2d.get("normalize"))

사용법

EFD 계수를 '정준 자세'의 계수로 변환한다(제1고조파를 기준으로 정렬).

Kuhl–Giardina 의 정준화: (1) 제1 고조파의 위상으로 시작점의 임의성을 제거, (2) 제1 타원의 장축을 기준축으로 돌려 방향을 맞추고, (3) 제1 고조파의 장축 길이로 나누어 크기 를 맞춘다. 여러 형상을 겹치기/평균하기 등의 "정준 자세 재구성"용.

주의(honest): 제1 고조파가 거의 원형(장축≈단축)인 형상에서는 위상 (theta/psi) 이악조건으로 불안정해진다. 불변 매칭에는 이 함수가 아니라 invariants / descriptor_distance(특이값 기반)를 쓸 것.

자세한 사용 가이드

• shape_description_2d 패밀리 가이드

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• piv_flow_from_particles — py -3.11 examples/piv_flow_from_particles.py

• poc_exoplanet_transit — py -3.11 examples/poc_exoplanet_transit.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

contour_epicycle_chain · contour_fourier_truncation_energy

같은 카테고리(`descriptor`)

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

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

normalize — SHAPE2D descriptor op

사용법