shape_project — SHAPESTAT `model` op

• 데이터 종류: shapemodel × points → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True)(구현을 직접 호출하려면 import shapestats; shapestats.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True), 원장에서 가져오려면 opsshapestat.get("shape_project"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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`。

자세한 사용 가이드

• shape_statistics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

shape_reconstruct

같은 카테고리(`model`)

shape_pca · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize

*Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

shape_project — SHAPESTAT model op

사용법