deform_tps — 2D deformation op

• Data kinds: image → image

• Call: fullseye.apply(img, "deform_tps", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

deform_tps: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ deform_tps: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ deform_tps: knob b को बदलने का figure (docs site)

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ deform_tps: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

5x5 control grid पर thin-plate-spline warp (Bookstein, TPAMI 1989)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

The 3x3 interior control points are displaced by the deterministic smooth field d = amp * [sin(2 pi f gx), cos(2 pi f gy)] (gy, gx = the control point's normalised coordinates), the 16 border control points are pinned so the frame stays anchored. The backward map is the TPS interpolant fitted from the *displaced* control points back to the original ones -- the unique minimum-bending-energy interpolant, i.e. the surface a thin metal plate would take -- and it is evaluated at every destination pixel before bilinear resampling. a sets the amplitude amp = 0.15*a*min(H,W), b the spatial frequency f = 0.5 + 1.5b. a = 0 leaves the control points where they are, so the solved map is the identity (up to sub-pixel resampling error).

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_geometry family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

deform_tps 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (image को input के रूप में लेते हैं)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

इसी category के (deformation)

deform_ffd · deform_mls


*Provenance: ops.py — 2D 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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