fullseye

flow_apply — REPRCONV flow op

• データ種: points × flow_scattered → points
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_apply(points, flow) (実装を直接呼ぶなら import reprconv; reprconv.flow_apply(points, flow)、台帳から引くなら opsreprconv.get("flow_apply"))

使い方

点群 (N,3) に散在フロー (N,3) を足す → points。flow の消費側。

estimate_flow(a, b) が「a の各点から b の最近傍への変位」を返すので、 flow_apply(a, estimate_flow(a, b)) は b の点のうち a から最近傍として 選ばれたものへ移る。往復が厳密になるのは対応が全単射のときだけで、 そうでなければ「a の 2 点が b の同じ点へ落ちる」ぶんだけ形が縮む —— selftest はこの残差を数字で出す。

Args: points: (N, 3)。 flow: (N, 3)。 Returns: (N, 3) float64。 Raises: ValueError: 行数不一致 / 形状不正 / 非有限。

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)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · select_points · points_to_gaussians

同カテゴリ(flow)

flow_magnitude · flow_to_rgbimage · flow_speed

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Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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