geometry op• 데이터 종류: points → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_line3(points) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import measure3d; measure3d.fit_line3(points) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("fit_line3"))
`(depth, row, col)` 점에 전 최소제곱 3-D 직선 적합.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
largest principal axis through the centroid (orthogonal regression, isotropic
in all three axes). Returns the centroid `center (with cd/cr/cc`), a unit
`direction` (depth, row, col), and the RMS orthogonal residual. Raises
`ValueError` on < 2 points or a coincident cluster with no defined
direction.
• 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.
• primitive_fitting_3d — py -3.11 examples_3d/primitive_fitting_3d.py
primitive 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment
geometry)line_from_2points · plane_from_3points · angle_3points · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line
*Provenance: measure3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.