model op• 数据种类:shapeset → shapemodel
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_pca(shapes, n_components: 'int' = 0, align: 'bool' = True)(要直接调用实现,import shapestats; shapestats.shape_pca(shapes, n_components: 'int' = 0, align: 'bool' = True);从台账取用则 opsshapestat.get("shape_pca"))
形态 PCA(统计形状模型)。→ dict(shapemodel)。
返回的字典: mean (N,3) / components (k, N*3) / variance (k,) / n_points / total_variance / aligned (K,N,3)。
n_components=0(默认)表示全部 min(K-1, N*3) 个。align=True 时先应用 generalized_procrustes (不对齐就做 PCA，第 1 主成分会变成「位置的差异」，形状本身的信息就消失了)。
★ 方差是样本方差(除以 K-1)。K 较小时特征值会系统性地偏大。个体数未达到两位数之前，与其看特征值本身，不如看比值。
★★ align=True 也会消除「大小的差异」，因此会吃掉接近大小的模态的方差。 shape_synth_family 把第 1 模态设为「长轴的伸缩」，第 2 模态设为「弯曲」，权重比为 0.30 : 0.12，因此方差比的真值为 6.25。实测(K=40、N=80、seed=7):
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预处理 方差比 贡献率(第 1 / 第 2)
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align=False 6.981 0.8747 / 0.1253
GPA(scaling=False) 6.981 0.8747 / 0.1253
align=True(默认) 2.565 0.7188 / 0.2803
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伸长与均匀放大非常相似，因此 Procrustes 的尺度去除会拿走其一半以上。这不是错误，而是定义的必然结果 —— 若不先决定「是否把大小算作形质」，同一数据会得出不同的主成分。若想把生长或体格差异纳入形状的讨论，请使用 align=False(或先通过 generalized_procrustes(scaling=False) 再 align=False)。
• 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。
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
shapemodel 作为输入)shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize
model)shape_project · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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