d2_distribution — 3D shape_descriptor op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("d2_distribution"))

사용법

무작위 두 점 쌍의 유클리드 거리 분포(Osada 2002 의 D2).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

타입이 이어지는 다음 연산자(descriptor 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel · shape_distance

같은 카테고리(shape_descriptor)

a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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