estimate_flow — 3D motion_segment op

• 데이터 종류: points × points → flow_scattered

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_flow(pts0, pts1) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import motion_seg3d; motion_seg3d.estimate_flow(pts0, pts1) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 ops3d.get("estimate_flow"))

사용법

pts0 각 점에서 pts1 의 최근접까지의 3-D 변위 벡터장 (N, 3)(최근접 플로).

pts0의 각 점 p에 대해 pts1 중의 최근접 q를 cKDTree로 구하고, 변위 q - p 를 반환한다. 요소 수는 N != M이어도 된다. 변위가 국소 점 간격보다 충분히 작은 소운동에서만 "점 i의진짜 대응처"를 맞힌다(honest한 최근접의 한계). segment_rigid_motions가 inlier 판정에쓰는 관측 흐름을 제공한다.

Args:

pts0: (N, 3) 시각 0의 점군.

pts1: (M, 3) 시각 1의 점군.

Returns:

(N, 3) 변위 벡터장(pts0와 같은 행 순서). 빈 pts0는 (0, 3)을 반환한다.

Raises:

ValueError: 형상 부정, 또는 pts0가 비어 있지 않은데 pts1이 비어 있음(최근접이 존재하지 않음).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.py

타입이 이어지는 다음 연산자(flow_scattered 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(motion_segment)

segment_rigid_motions · fit_rigid

*Provenance: motion_seg3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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