flow op• Data kinds: flow_dense → voxel
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_magnitude(flow) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.flow_magnitude(flow), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("flow_magnitude"))
• GPU: केवल chain के भीतर (allow-list का mechanical GPU path, CuPy)। पड़ोसी stage भी allow-list में हो तभी GPU पर resident रहता है। अकेली call CPU पर चलती है
dense scene flow (3,D,H,W) → speed का volume voxel (D,H,W)। flow से निकास।
sqrt(dz^2 + dy^2 + dx^2)। एकतरफ़ा (one-way) (direction छोड़ दी जाती है, इसलिए वापस नहीं बदला जा सकता)। क्या छोड़ा गया, यह स्पष्ट बताया जा सकता है: 3 components में से 2 degrees of freedom जितनी direction गायब हो जाती है, और बचता है केवल magnitude। direction भी देखनी हो तो flow_to_rgbimage।
Args:
flow: (3, D, H, W)। component क्रम (dz, dy, dx) है (scene_flow_lk की convention)।
Returns:
(D, H, W) float64।
Raises:
ValueError: dense flow नहीं / non-finite।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• perception_on_video — py -3.11 examples/perception_on_video.py
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
voxel को input के रूप में लेते हैं)correlation_score · voxel_to_hessian
flow)flow_to_rgbimage · flow_speed · flow_apply
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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