from_xld — SHAPE2D descriptor op

데이터 종류: tablepairs

호출: import fourierdesc; fourierdesc.from_xld(contour, i=0)(또는 opsshape2d.get("from_xld"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

XLD 輪郭 dict(`{"shape", "cs":[Nx2,...]}`)から i 番目の輪郭を取り出す。

返るのは XLD と同じ (row, col) 順の (N,2)。`imagemorph` へ渡すときは

`[:, ::-1]` で (x, y) に入れ替えること(モジュール冒頭の「座標順の落とし穴」)。

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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(pairs 를 입력으로 받는 것)

elliptic_fourier · fourier_smooth · add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · morph · morph_sequence

같은 카테고리(descriptor)

elliptic_fourier · reconstruct · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth


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

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