fullseye

fit_torus — 3D `robust_fit` op

データ種: points → primitive
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_torus(points, method: 'str' = 'exact', axis_parameterization: 'str' = 'cartesian') -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import fit_primitives_ext; fit_primitives_ext.fit_torus(points, method: 'str' = 'exact', axis_parameterization: 'str' = 'cartesian') -> 'dict'、台帳から引くなら ops3d.get("fit_torus"))

使い方

点群にトーラスを当てはめ {center, axis, R, r, residual} を返す。

点-トーラス距離 sqrt((ρ−R)² + a²) − r(a=軸成分, ρ=軸からの半径, R=主半径, r=管半径)を scipy.optimize.least_squares で最小化する。初期値は PCA 軸(仲間外れ固有ベクトル)+ R0=mean(ρ)・r0(管中心円までの距離の平均)。

Args: points: (N,3) 点群(最低 7 点)。 method: 'exact'(既定)は 8 パラメータを一括最小化。'eliminate_r' は管半径 r を各点の管中心円までの距離の平均として消去し 7 パラメータで最小化する(速い別方式。既定値は変更せず、残差の許容差は rtol=1e-10, atol=1e-12)。 axis_parameterization: 'cartesian'(既定)は軸を 3 成分のベクトルで更新する。'tangent' は初期軸の接平面の 2 自由度で更新し 7 パラメータで最小化する(速い別方式。軸の差は試験した点群で 1e-9 未満。method='eliminate_r' とは併用できない)。

Returns: dict: {"center": (3,), "axis": (3,), "R": float, "r": float, "residual": float}。 axis は単位軸、R は主半径、r は管半径、residual は点-面距離の RMS。

Raises: ValueError: 形状不正/点数不足 fail-closed。

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

blas_threads_and_memory — 行列分解が遅い理由の知識 — BLAS スレッド・キャッシュ・メモリ配置

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)

fit_primitives_ext — py -3.11 examples_3d/fit_primitives_ext.py

型が繋がる次の op(`primitive` を入力に取れる)

fuse_to_voxel · angle_between_lines · angle_between_planes · angle_line_plane · distance_point_plane · distance_point_line · distance_line_line · distance_segment_segment

同カテゴリ(`robust_fit`)

ransac_plane · ransac_sphere · ransac_line · ransac_cylinder · fit_cone · fit_ellipsoid

Provenance: fit_primitives_ext.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)。

This site is open source. Improve this page.