fullseye

procrustes_fit — SHAPESTAT procrustes op

• データ種: points × points → matrix
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.procrustes_fit(source, target, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False) (実装を直接呼ぶなら import shapestats; shapestats.procrustes_fit(source, target, scaling: 'bool' = True, reflection: 'bool' = False)、台帳から引くなら opsshapestat.get("procrustes_fit"))

使い方

source を target へ重ねる相似変換。→ (4, 4) の同次行列。

点の並びが対応していることが前提(i 番目どうしが同じ解剖学的位置)。 対応が無い点群では例外は出ず、意味の無い変換が返る —— 対応の有無は この関数からは見えない。対応が無いなら ICP 系(registration)を使う。

scaling=True なら大きさの違いも吸収する。reflection=False(既定)は det(R) = +1 を強制する —— 許すと左手系の個体が右手系の平均に重なり、 左右非対称性という測りたいものが消える。

行列は同次座標で target ~ source @ M[:3,:3].T + M[:3,3] の向き。

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)

• poc_change_detection_misreg — py -3.11 examples/poc_change_detection_misreg.py
• poc_die_tilt_tsv_overlay — py -3.11 examples/poc_die_tilt_tsv_overlay.py
• shapestat_landmark_tour — py -3.11 examples/shapestat_landmark_tour.py

型が繋がる次の op(matrix を入力に取れる)

—

同カテゴリ(procrustes)

procrustes_align · procrustes_distance · generalized_procrustes · shape_mean

---

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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