descriptor op• 資料種類:efdmodel → pairs
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.reconstruct(model, n_points=300, n_harmonics=None)(要直接呼叫實作,import fourierdesc; fourierdesc.reconstruct(model, n_points=300, n_harmonics=None);從台帳取用則 opsshape2d.get("reconstruct"))
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
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`。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
• contour_fourier — py -3.11 examples/contour_fourier.py
pairs 作為輸入)elliptic_fourier · fourier_smooth · add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · morph · morph_sequence
descriptor)elliptic_fourier · invariants · normalize · descriptor_distance · fourier_smooth · from_xld
*Provenance: fourierdesc.py — SHAPE2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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