model op• Datenarten: shapemodel × points → signal
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True) (die Implementierung direkt: import shapestats; shapestats.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True); aus dem Register: opsshapestat.get("shape_project"))
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形をモデルの座標(主成分スコア)へ。→ `(k,)`。
`align=True` なら先に平均形状へ Procrustes で合わせる。合わせずに投影すると
位置と向きの違いがスコアに漏れ、同じ形なのに別の個体に見える。
式: `scores = components @ (shape - mean).ravel()(components` は
`(k, N*3) の正規直交行、mean は (N, 3))。align=True` のときは
`procrustes_align(shape, mean)`(スケール込み・鏡像なし)を先に掛ける。
• `model: shape_pca の返り値(mean / components / variance` /
`n_points を持つ dict)。欠けていれば ValueError`。
• `shape: (N, 3)、N == model["n_points"]`、有限。点の並びは学習に使った
ランドマークと同じ順であること(対応が違っても例外は出ない)。
• `align: 既定 True。shape_pca(align=False)` で作ったモデル(大きさを形質に
含める)に投影するときは、ここも `False` にしないとスケールが消える。
• 返り値: `(k,) float64。各成分の単位は座標と同じ。sqrt(variance)` で割れば
標準偏差単位(何 σ 外れているか)になる。
• 失敗: `ValueError`(モデルの形式、点数の不一致、非有限)。
逆写像は `shape_reconstruct、外れ具合の 1 数値は shape_mahalanobis`。
• Leitfaden zur Familie shape_statistics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py
signal als Eingabe)model)shape_pca · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize
*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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