generalized_procrustes — SHAPESTAT procrustes op

• 데이터 종류: shapeset → shapeset

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.generalized_procrustes(shapes, max_iter: 'int' = 100, tol: 'float' = 1e-10, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False)(구현을 직접 호출하려면 import shapestats; shapestats.generalized_procrustes(shapes, max_iter: 'int' = 100, tol: 'float' = 1e-10, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False), 원장에서 가져오려면 opsshapestat.get("generalized_procrustes"))

사용법

일반화 Procrustes 분석(GPA). 모든 개체를 공통 좌표틀로 옮긴다. → (K, N, 3).

절차는 교과서대로: 1 개체를 임시 평균으로 삼아 전원을 맞추고, 평균을 다시 구하고, 그 평균을 첫 개체에 다시 맞추어 틀의 표류를 멈추고, 수렴할 때까지 반복한다. 마지막 한 수가 없으면 평균이 매번 천천히 돌아 tol 에 도달하지 않는다.

수렴 판정은 평균 형상의 이동량(점별 RMS). 반복 수와 수렴 여부는 shape_mean 이 아니라 이쪽에도 반환되지 않는다 —— 군을 반환하는 함수이므로, 진단이 필요할 때는 전후로 procrustes_distance 를 잴 것.

자세한 사용 가이드

• shape_statistics 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)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(shapeset 를 입력으로 받는 것)

shape_mean · shape_pca

같은 카테고리(procrustes)

procrustes_fit · procrustes_align · procrustes_distance · shape_mean

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

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