bounds op• 데이터 종류: points → primitive
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.min_enclosing_sphere(points, refine_iters: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import hull3d; hull3d.min_enclosing_sphere(points, refine_iters: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("min_enclosing_sphere"))
점군 (N,3) → 모든 점을 포함하는 (근사) 최소 포함구 {center(3), radius}.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
`fit_sphere_3d(球面フィット)や ransac_sphere / hough_sphere_3d`(球検出)とは
異なり、全点を内包する最小の球(minimum enclosing ball, MEB)を解く。2 段構成で
「全点内包」を厳守しつつ半径を詰める:
1. Ritter (1990) 初期化 — 最遠の点対を粗く取り初期球にし、各点を走査して球外の点が
あれば「その点と既存球の両方を含む」最小の球へ 1 回膨らませる(膨張式
`new_r=(r+d)/2 / 中心を点方向へ (d-r)/(2d)` 進める)。新球が旧球を完全に含むため、
1 パスで全点内包を保証する。
2. Bădoiu–Clarkson (2003) core-set 反復による精緻化 — 反復 `i で最遠点 q` へ
中心を `1/(i+2)` だけ寄せる。真の最小包含球へ単調収束する(半径過大な Ritter の
ドリフトを詰める)。最後に半径を「中心からの最大距離」で確定するので、精緻化後も
必ず全点を内包(近似ゆえ半径が過小になり点が漏れることはない、安全側)。
精緻化した中心が Ritter より外接半径を縮められたときのみ採用する(常に Ritter 以下)。
真の最小球(厳密解は Welzl の乱択線形時間法)ではなく高速な (1+ε) 近似。
Parameters
----------
points : array_like (N,3)
入力点群(>= 1 点)。
refine_iters : int
Bădoiu–Clarkson 精緻化の反復数(既定 1000)。0 で Ritter のみ。
Returns
-------
dict
• `center`: (3,) float64 — 球中心(世界座標)。
• `radius`: float — 半径(全点を内包)。
Raises
------
ValueError
形状不正・非有限・点数 0、または `refine_iters` が負のとき(fail-closed)。
• blender_interop — Blender との併用 — 形を作って fullseye で測る(軸・単位・正解データの罠)
• 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.
• hull_bounds — py -3.11 examples_3d/hull_bounds.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
bounds)convex_hull · aabb · obb
*Provenance: hull3d.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.