d2_distribution — 3D shape_descriptor op

• 資料種類:points → descriptor

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 ops3d.get("d2_distribution"))

用法

隨機點對之間歐氏距離的分布(Osada 2002 的 D2)。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 descriptor 作為輸入)

fuse_to_voxel · shape_distance

同類別(shape_descriptor)

a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance

*Provenance: descriptors3d.py — 3D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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