extent_signature — 3D shape_descriptor op

• 데이터 종류: points → descriptor

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.extent_signature(points) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import descriptors3d; descriptors3d.extent_signature(points) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("extent_signature"))

사용법

PCA 주축(공분산의 고유벡터) 방향 퍼짐의 비.

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

共分散行列の固有値は回転に不変。ここでは固有値の平方根(= 各主軸方向の標準偏差、

長さの次元)を降順に並べ、総和 1 に正規化して (3,) ベクトルにする。これにより

絶対スケールが消え、回転・平行移動・スケールに不変な「形の細長さ」指標になる。

• 等方的な形状(球・立方体)→ 3 成分がほぼ等値 [~0.33, ~0.33, ~0.33]

• 細長い棒 → 1 成分が突出 [~0.9, ~0.05, ~0.05]

Parameters

----------

points : array_like, shape (N, 3)

点群。N >= 3 が必要(共分散を意味のある形で作るため)。

Returns

-------

np.ndarray, shape (3,)

降順・総和 1 に正規化した広がりベクトル。

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)

d2_distribution · a3_distribution · 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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