fullseye

knn_graph — 3D geodesic op

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

使い方

各点の k 近傍インデックスと Euclid 距離(自己を除く)。→ (idx (N,k) int, dist (N,k) float)。

scipy.spatial.cKDTree で各点の k+1 近傍を引き、自分自身(距離 0)を除いた k 個を返す。 idx[i, j] は点 i に j 番目に近い点の添字、dist[i, j] はその Euclid 距離(座標の単位)で、 各行は距離の昇順。

• points: (N,3) など任意次元の座標(float64 に変換)。形状の検証はしない。
• k: 近傍数(既定 8)。N-1 を超える値は黙って N-1 に切り詰める。
• N < 2 のときは例外を出さず、形 (N,0) の空配列を 2 つ返す。

罠: 座標が重複していると KD-tree が自己を列 0 に返さないことがある。その場合は行ごとに自己の 位置を探して除き、k+1 個の中に自己が無ければ最遠の 1 つを落とす(結果はやはり k 個)。 geodesic_distances / farthest_point_sampling はこの結果を隣接行列(有向 CSR、 Dijkstra 側で無向化)にして測地距離の近似に使う。

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)

• pcl_geodesic — py -3.11 examples_3d/pcl_geodesic.py

型が繋がる次の op(graph を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(geodesic)

geodesic_distances · geodesic_mesh · farthest_point_sampling

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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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