moment_invariant op• 데이터 종류: points → descriptor
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.principal_moments(points) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import moments3d; moments3d.principal_moments(points) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("principal_moments"))
관성 텐서의 고유값(주관성 모멘트, 내림차순, 회전 불변).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
慣性テンソルは対称なので固有値は実。点群を回転 R で回すと I → R I Rᵀ と
相似変換され、固有値は不変(厳密)。返り値は降順にそろえるので座標系や
回転に依らず一致する。
Returns
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np.ndarray, shape (3,)
降順の主慣性モーメント λ1 >= λ2 >= λ3 >= 0。
補足:
• `inertia_tensor の固有値で、共分散の固有値 c_i とは λ_i = (c_1 + c_2 + c_3) - c_i` の関係。細長い棒では最小固有値(棒の軸まわり)が 0 に近づき、球では 3 つが等しい。
• 単位は長さ²。並進と回転には不変だが スケールには不変でない(s 倍で s² 倍)。スケール不変が要るなら `moment_invariants`。
• 入力は (N,3)、N >= 1(1 点なら全て 0)。形状不正・非有限は `ValueError`。
• 主軸ベクトル(固有ベクトル)が要るなら `moment_axes`。決定論的。
• 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.
• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py
descriptor 를 입력으로 받는 것)fuse_to_voxel · shape_distance
moment_invariant)moment_invariants · central_moments · inertia_tensor
*Provenance: moments3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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