fullseye

shape_project — SHAPESTAT model op

• データ種: shapemodel × points → signal
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True) (実装を直接呼ぶなら import shapestats; shapestats.shape_project(model, shape, align: 'bool' = True)、台帳から引くなら opsshapestat.get("shape_project"))

使い方

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。

詳しい使い方ガイド

• shape_statistics ファミリ ガイド

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。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

shape_reconstruct

同カテゴリ(model)

shape_pca · shape_reconstruct · shape_mahalanobis · shape_explained_variance · shape_synthesize

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Provenance: shapestats.py — SHAPESTAT 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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