flow_apply — REPRCONV flow op

• 데이터 종류: points × flow_scattered → points

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_apply(points, flow)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.flow_apply(points, flow), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("flow_apply"))

사용법

점군 (N,3) 에 산재 플로 (N,3) 를 더합니다 → points. flow 의 소비 쪽.

estimate_flow(a, b)가 "a의 각 점에서 b의 최근접으로의 변위"를 반환하므로, flow_apply(a, estimate_flow(a, b))는 b의 점 중 a로부터 최근접으로선택된 것으로 옮겨진다. 왕복이 엄밀해지는 것은 대응이 전단사일 때뿐이며, 그렇지 않으면 "a의 2점이 b의 같은 점으로 떨어지는" 만큼 형상이 줄어든다 —— selftest는 이 잔차를 숫자로 낸다.

Args:

points: (N, 3).

flow: (N, 3).

Returns:

(N, 3) float64.

Raises:

ValueError: 행 수 불일치 / 형상 부정 / 비유한.

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(points 를 입력으로 받는 것)

points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · select_points · points_to_gaussians

같은 카테고리(flow)

flow_magnitude · flow_to_rgbimage · flow_speed

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

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