d2_distribution — 3D `shape_descriptor` op

• Datenarten: points → descriptor

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("d2_distribution"))

Verwendung

Die Verteilung der euklidischen Abstände zufälliger Punktpaare (D2 nach Osada 2002).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

N 点から samples 組の相異なる点対 (i, j) を乱択し、その距離を集計する。

距離は平均距離で割って正規化するため、回転・平行移動・スケールに不変。

固定レンジ [0, _D2_MAX] の正規化ヒストグラム (bins,) を返す(総和 1)。

Parameters

----------

points : array_like, shape (N, 3)

点群。N >= 2 が必要。

bins : int

ヒストグラムの bin 数。

samples : int

乱択する点対の数。多いほど分散が下がる(サンプリング誤差 ~ 1/sqrt(samples))。

seed : int

乱数シード。同 seed・同点群なら決定論的に同一。

Returns

-------

np.ndarray, shape (bins,)

正規化距離ヒストグラム。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `descriptor` als Eingabe)

fuse_to_voxel · shape_distance

Gleiche Kategorie (`shape_descriptor`)

a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

d2_distribution — 3D shape_descriptor op