register_accuracy_map — MATCHREG `intensityreg` op

• Datenarten: image2d × flow2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.register_accuracy_map(fixed, true_flow2d, method='ffd', modality='same', noise_sigma=0.0, margin=4, seed=0, method_kwargs=None) (die Implementierung direkt: import intensityreg; intensityreg.register_accuracy_map(fixed, true_flow2d, method='ffd', modality='same', noise_sigma=0.0, margin=4, seed=0, method_kwargs=None); aus dem Register: opsmatchreg.get("register_accuracy_map"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Liefert auf einem mit bekanntem Deformationsfeld synthetisierten Paar den pixelweisen Fehler des geschätzten Feldes (eine Genauigkeitskarte). → table.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

fixed と真の場 true_flow2d から synthesize_moving で moving を作り(3 次スプライン、明るさの写し、雑音)、method で合わせ、推定の場と真の場の差の長さ(終点誤差 EPE [px])を画素ごとに返す。答えの真値は合成に使った場そのもので、推定側はそれを知らない。

method: "ffd" / "demons"(deformreg.demons_register、場の向きは同じ)/ "ecc" / "mi"(パラメトリック。滑らかな場はアフィンでしか近似できない —— その近似の誤差も地図に出る)/ "phase"(aoi.register_image、並進だけ)。

地図の内訳(どこで壊れるか)として、fixed の勾配の強さの 4 分位ごと・真の変位の大きさの 4 分位ごとの EPE の中央値を by_texture / by_magnitude に返す(模様の無い所で場が決まらないことが数で出る)。4 群は排他的([lo, hi)、最後の群だけ [lo, hi])で、n の和は集計した画素の数。同値が境界に並ぶと群の大きさは 1/4 ずつにならない(全部同じ値なら最後の群に全部)。

Args:

fixed: 基準の 2-D 画像。

true_flow2d: 真の場 (2,H,W) の (dy, dx)(結果と同じ向き)。逆写像が一意であること(勾配 < 1)。

method: ACCURACY_METHODS。

modality: MODALITIES("folded" は単調でない明るさ = ECC が効かない組)。

noise_sigma: moving に足すガウス雑音の σ([0, 1] の尺度)。

margin: 縁から除く画素数。

seed: 雑音の種。

method_kwargs: method へ渡す引数(dict)。

Returns:

dict(kind="registration_accuracy")。error_map (H,W) [px] (集計から外した画素は 0)/

mask(集計した画素)/ epe_mean / epe_median / epe_p95 / epe_max /

true_flow2d / est_flow2d / moving / by_texture / by_magnitude / method /

modality / noise_sigma / method_info(method の返りの要約)。

Raises:

ValueError: 画像・場が不正 / 場の逆写像が一意でない / method・modality が違う / method 自身の拒否。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie matching_registration

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_sheet_deformation_ffd — py -3.11 examples/poc_sheet_deformation_ffd.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

features_match · ransac_homography · ransac_fundamental · registration_to_flow2d

Gleiche Kategorie (`intensityreg`)

register_ecc · register_mi · register_ffd · registration_to_flow2d · register_capture_range

*Provenance: intensityreg.py — MATCHREG Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

register_accuracy_map — MATCHREG intensityreg op