fullseye

d2_distribution — 3D shape_descriptor op

• データ種: points → descriptor
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import descriptors3d; descriptors3d.d2_distribution(points, bins: 'int' = 64, samples: 'int' = 100000, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら ops3d.get("d2_distribution"))

使い方

ランダムな 2 点対のユークリッド距離分布(Osada 2002 の D2)。

N 点から samples 組の相異なる点対 (i, j) を乱択し、その距離を集計する。 距離は平均距離で割って正規化するため、回転・平行移動・スケールに不変。 固定レンジ [0, _D2_MAX] の正規化ヒストグラム (bins,) を返す(総和 1)。

Parameters

points : array_like, shape (N, 3) 点群。N >= 2 が必要。 bins : int ヒストグラムの bin 数。 samples : int 乱択する点対の数。多いほど分散が下がる(サンプリング誤差 ~ 1/sqrt(samples))。 seed : int 乱数シード。同 seed・同点群なら決定論的に同一。

Returns

np.ndarray, shape (bins,) 正規化距離ヒストグラム。

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)

• shape_desc_pose — py -3.11 examples_3d/shape_desc_pose.py

型が繋がる次の op(descriptor を入力に取れる)

fuse_to_voxel · shape_distance

同カテゴリ(shape_descriptor)

a3_distribution · extent_signature · describe · shape_distance

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Provenance: descriptors3d.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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