bounds op• 数据种类:points → primitive
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.min_enclosing_sphere(points, refine_iters: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import hull3d; hull3d.min_enclosing_sphere(points, refine_iters: 'int' = 1000) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 ops3d.get("min_enclosing_sphere"))
点群 (N,3) → 包含全部点的(近似)最小包围球 {center(3), radius}。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`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)
• 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。
• hull_bounds — py -3.11 examples_3d/hull_bounds.py
primitive 作为输入)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 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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