reconstruct — SHAPE2D descriptor op

• データ種: efdmodel → pairs

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.reconstruct(model, n_points=300, n_harmonics=None) (実装を直接呼ぶなら import fourierdesc; fourierdesc.reconstruct(model, n_points=300, n_harmonics=None)、台帳から引くなら opsshape2d.get("reconstruct"))

使い方

EFD 係数から輪郭を再構成する((M,2))。

n_harmonics を係数数より小さくすると 高調波を打ち切って平滑化 される

(低次だけ残すほど丸くなる)。

式: `t = linspace(0, 1, n_points, endpoint=False)` について

`x(t) = a0 + Σ a_n cos(2πnt) + b_n sin(2πnt)`、

`y(t) = c0 + Σ c_n cos(2πnt) + d_n sin(2πnt)(n = 1..N`)。

• `model: elliptic_fourier の返り値(coeffs (N, 4)、a0、c0`)。

`normalize` を通した係数を渡せば正準ポーズ(第 1 高調波で整列)の輪郭が

出る。dict の検証はしない(キー欠落は `KeyError`)。

• `n_points: 出力点数 M(int` に切る)。等パラメータ間隔で、弧長

等間隔ではない。`endpoint=False` なので末尾点は先頭点と一致しない

(閉じた多角形にするなら先頭点を末尾に足す)。0 なら空の `(0, 2)`。

• `n_harmonics: 使う高調波数。None で全部、N より大きい値は N` に

切り詰め、0 以下なら DC だけ(全点が中心 `(a0, c0)`)。

• 返り値: `(M, 2) float64。座標の並び((x, y) か (row, col)`)は

`elliptic_fourier に渡した並びをそのまま引き継ぐ。t = 0` は元輪郭の

始点に対応する。

輪郭を係数化せずに滑らかにするだけなら `fourier_smooth`。係数どうしの

比較は `invariants / descriptor_distance`。

詳しい使い方ガイド

• shape_description_2d ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• contour_fourier — py -3.11 examples/contour_fourier.py

型が繋がる次の op(pairs を入力に取れる)

elliptic_fourier · fourier_smooth · add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · morph · morph_sequence

同カテゴリ(descriptor)

elliptic_fourier · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld

*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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