fullseye

scene_flow_lk — 3D motion op

• データ種: voxel × voxel → flow_dense
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.scene_flow_lk(vol0, vol1, device='cpu', win=3, levels=3, iters=3, reg=0.001) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.scene_flow_lk(vol0, vol1, device='cpu', win=3, levels=3, iters=3, reg=0.001)、台帳から引くなら ops3d.get("scene_flow_lk"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

Lucas-Kanade scene flow(2D optical flow の 3D 版)。voxel ごとの運動場 d=(dz,dy,dx)。

テンプレ照合と違い 密な運動/変形を推定する。明るさ一定 ∇I·d + I_t = 0 を窓内最小二乗で per-voxel に解く(3x3 構造テンソル A=Σ∇I∇Iᵀ, b=-Σ∇I·I_t を窓和 conv3d で)。pyramid + warp の coarse-to-fine で大変位に対応(各 level で I1 を現 flow で戻し残差を反復補正=Gauss-Newton)。 vol1(x) ≈ vol0(x - d)。返り値 flow (3,D,H,W)。並進・拡大(発散)・回転(渦)場を捉える。

実測: 一様並進 [1.5,-2,1] を中央領域平均で誤差 0.044 voxel、拡大場で外向き発散を正しく検出。 grad_scale=32 は sobel3d(deriv[-1,0,1]×smooth[1,2,1]²)の実測スケール。GPU 対応(全 conv3d)。

引数: vol0, vol1 は同形の 3-D(違えば ValueError。NaN/Inf や float32 桁あふれも ValueError)。win は窓の半幅(窓は一辺 2·win+1)、levels はピラミッド段数(各段 avg_pool3d で 2 倍縮小。大変位ほど段数を増やす)、iters は各段の warp 反復、reg は 構造テンソル対角への正則化(平坦部の 0 除算回避。大きいほど平坦部の flow が 0 に寄る)。 1 反復の更新は各軸 ±2 voxel に clamp される。 返り値 (3, D, H, W) float32 numpy、flow[0]=dz, flow[1]=dy, flow[2]=dx (voxel 単位)。vol1(x) ≈ vol0(x − d)、すなわち vol0 の構造が +d 動いて vol1 になる。 端は border 補間で埋まるので端 1〜2 voxel の値は信用しない。剛体運動の R,t が欲しいなら 点群にして icp_point2point_3d / fit_rigid へ。

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)

• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.py

型が繋がる次の op(flow_dense を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(motion)

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Provenance: match3d.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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