geodesic op• 数据种类:points → indices
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray(要直接调用实现,import geodesic3d; geodesic3d.farthest_point_sampling(points: numpy.ndarray, n: int, k: int = 8, start: int = 0) -> numpy.ndarray;从台账取用则 ops3d.get("farthest_point_sampling"))
按测地距离的最远点采样(均匀抽稀)。→ 选中索引序列 (n,) int。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py
• pointcloud_downsampling — py -3.11 examples_3d/pointcloud_downsampling.py
indices 作为输入)geodesic)geodesic_distances · geodesic_mesh · knn_graph
*Provenance: geodesic3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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