geodesic op• 데이터 종류: points → indices
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray(구현을 직접 호출하려면 import geodesic3d; geodesic3d.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray, 원장에서 가져오려면 ops3d.get("farthest_point_sampling"))
측지 거리에서의 최원점 샘플링(균등 솎기). → 선택 인덱스 열 (n,) int.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`start` を最初の代表点にし、「既に選んだ点集合への測地距離が最大の点」を 1 つずつ追加する
貪欲法(FPS)。距離は `knn_graph(points, k)` の無向 kNN グラフ上の Dijkstra で測り、既選択
集合への距離は各代表点の単源距離の要素ごと最小 `mind` として保持、代表点を 1 つ足すたびに
`mind = min(mind, d_new)` で更新する。代表点 1 つにつき Dijkstra 1 回なので計算量は n 回分の
単源最短路。乱数は使わず決定的。
• `points: (N,3) 点群。n: 欲しい点数。N を超えると N` に、負なら 0 に丸める
(0 なら空配列)。
• `k: kNN グラフの近傍数(既定 8)。start: 最初の代表点(start % N` で範囲内に折り返す)。
• 返り値は選んだ順の添字列(先頭が `start)。points[idx]` で代表点群になる。
罠: グラフが複数の連結成分に分かれていると、不達の点は距離 `inf` なので未到達の成分が先に
選ばれる(argmax が `inf` を拾う)。「離れた塊から先に取る」挙動になるので、成分ごとに
均等に間引きたいなら `euclidean_cluster` 等で分けてから使う。
• 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.
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
indices 를 입력으로 받는 것)geodesic)geodesic_distances · geodesic_mesh · knn_graph
*Provenance: geodesic3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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