geodesic op• 데이터 종류: points → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray(구현을 직접 호출하려면 import geodesic3d; geodesic3d.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray, 원장에서 가져오려면 ops3d.get("geodesic_distances"))
source 에서 모든 점까지의 측지 거리(kNN 그래프 위 Dijkstra). → (N,) float(도달 불가는 inf).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`knn_graph(points, k)` で作った k 近傍グラフ(辺の重み = 点間の Euclid 距離 = 弦長)を
`directed=False で無向化し、scipy.sparse.csgraph.dijkstra` で単一始点最短路を解く。
`d[i] は source から点 i までのグラフ上の経路長で d[source] = 0`、source と繋がっていない
連結成分の点は `inf`。単位は座標の単位そのまま。
• `points`: (N,3) の点群(float64 に変換)。
• `source`: 始点の添字(0..N-1 の整数。範囲外は scipy 側で例外)。
• `k: 近傍数(既定 8)。小さいとグラフが分断されて inf` が増え、大きいと離れた面どうしを
直結する「近道」が生まれて曲面に沿わない距離になる(薄い板の表裏、折り返した面など)。
精度: 辺が弦長なので弧をわずかに過小評価する一方、経路のジグザグが過大評価を生む(モジュール
docstring の Bernstein らの挟み込み評価を参照)。三角メッシュがあるなら近傍数に依存しない
`geodesic_mesh を使う。この距離で均等に間引くには farthest_point_sampling`。
• 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
signal 를 입력으로 받는 것)geodesic)geodesic_mesh · farthest_point_sampling · 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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