volseq_magnify_motion — LIVE4D `time` op

• 資料種類:volseq → volseq

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.volseq_magnify_motion(volseq, alpha: 'float' = 10.0, f_lo: 'float' = 0.05, f_hi: 'float' = 0.4, fps: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray'(要直接呼叫實作,import live4d; live4d.volseq_magnify_motion(volseq, alpha: 'float' = 10.0, f_lo: 'float' = 0.05, f_hi: 'float' = 0.4, fps: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray';從台帳取用則 opslive4d.get("volseq_magnify_motion"))

用法

把體積時間序列中頻帶內的微小運動放大 alpha 倍(volseq，Eulerian 線性放大的3 維版)。

Wu et al.(SIGGRAPH 2012)的線性 Eulerian 方法:把各體積以空間高斯(sigma)平滑得到的層,在時間方向上做帶通([f_lo, f_hi] Hz,fps 為體積的影格率,FFT 的理想頻帶),把其 alpha − 1 倍加回原資料。把平移 δ 的像 I(x − δ(t)) 作 1 階展開,頻帶內的時間變化為 −δ · ∇I,因此加回後的結果的位移為 alpha · δ(alpha 是位移的倍率:1 為恆等,0 則消除頻帶內的運動)。只對小運動成立 —— 大致標準是 alpha · δ < λ / 8(λ 為平滑後的空間波長 ≈ 4·sigma)。超過則影像崩壞(是畸變而不是放大)。雜訊也以同樣倍率放大(SNR 不會變好)。

>>> s = volseq_synth_beating((16, 24, 24), n_frames=24, period=8.0, amplitude=0.1)

>>> volseq_magnify_motion(s, alpha=8.0, f_lo=0.08, f_hi=0.2, fps=1.0).shape

(24, 16, 24, 24)

詳細使用指南

• live4d 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_live4d — py -3.11 examples/poc_live4d.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `volseq` 作為輸入)

volseq_mip_video · volseq_cut_video · volseq_speed · volseq_pathline_render · volseq_pathline_orbit · volseq_interpolate_flow · volseq_render_orbit · focus_sweep_height_video

同類別(`time`)

video_interpolate_flow · volseq_interpolate_flow

*Provenance: live4d.py — LIVE4D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

volseq_magnify_motion — LIVE4D time op

用法