procrustes_fit — SHAPESTAT `procrustes` op

• 데이터 종류: points × points → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.procrustes_fit(source, target, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False)(구현을 직접 호출하려면 import shapestats; shapestats.procrustes_fit(source, target, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False), 원장에서 가져오려면 opsshapestat.get("procrustes_fit"))

사용법

*source*를 *target*에 겹치는 상사 변환. → (4, 4) 동차 행렬.

점의 나열이 대응하고 있음이 전제(i 번째끼리가 같은 해부학적 위치). 대응이 없는 점군에서는 예외가 발생하지 않고 의미 없는 변환이 반환된다 —— 대응의 유무는이 함수에서는 보이지 않는다. 대응이 없다면 ICP 계열(registration)을 쓴다.

scaling=True 이면 크기 차이도 흡수한다. reflection=False(기본값)는 det(R) = +1 을 강제한다 —— 허용하면 왼손계 개체가 오른손계 평균에 겹쳐, 좌우 비대칭성이라는 측정하고 싶은 것이 사라진다.

행렬은 동차 좌표로 target ~ source @ M[:3,:3].T + M[:3,3] 방향.

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)

• poc_change_detection_misreg — py -3.11 examples/poc_change_detection_misreg.py

• poc_die_tilt_tsv_overlay — py -3.11 examples/poc_die_tilt_tsv_overlay.py

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`procrustes`)

procrustes_align · procrustes_distance · generalized_procrustes · shape_mean

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

procrustes_fit — SHAPESTAT procrustes op

사용법