fullseye

geodesic_distances — 3D geodesic op

• データ種: points → signal
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray (実装を直接呼ぶなら import geodesic3d; geodesic3d.geodesic_distances(points: numpy.ndarray, source: int, k: int = 8) -> numpy.ndarray、台帳から引くなら ops3d.get("geodesic_distances"))

使い方

source から全点への測地距離(kNN グラフ上 Dijkstra)。→ (N,) float(不達は inf)。

knn_graph(points, k) で作った k 近傍グラフ(辺の重み = 点間の Euclid 距離 = 弦長)を directed=False で無向化し、scipy.sparse.csgraph.dijkstra で単一始点最短路を解く。 d[i] は source から点 i までのグラフ上の経路長で d[source] = 0、source と繋がっていない 連結成分の点は inf。単位は座標の単位そのまま。

• points: (N,3) の点群(float64 に変換)。
• source: 始点の添字(0..N-1 の整数。範囲外は scipy 側で例外)。
• k: 近傍数(既定 8)。小さいとグラフが分断されて inf が増え、大きいと離れた面どうしを 直結する「近道」が生まれて曲面に沿わない距離になる(薄い板の表裏、折り返した面など)。

精度: 辺が弦長なので弧をわずかに過小評価する一方、経路のジグザグが過大評価を生む(モジュール docstring の Bernstein らの挟み込み評価を参照)。三角メッシュがあるなら近傍数に依存しない geodesic_mesh を使う。この距離で均等に間引くには farthest_point_sampling。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• geodesic_distance — py -3.11 examples_3d/geodesic_distance.py

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(geodesic)

geodesic_mesh · farthest_point_sampling · knn_graph

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Provenance: geodesic3d.py — 3D 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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