flow_apply — REPRCONV flow op

• 数据种类:points × flow_scattered → points

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_apply(points, flow)(要直接调用实现,import reprconv; reprconv.flow_apply(points, flow);从台账取用则 opsreprconv.get("flow_apply"))

用法

把散在流 (N,3) 加到点群 (N,3) 上 → points。flow 的消费侧。

由于 estimate_flow(a, b) 返回“从 a 的各点到 b 中最近邻的位移”, flow_apply(a, estimate_flow(a, b)) 会移到 b 的点中被 a 选为最近邻的那些点。仅当对应是双射时往返才是严格的, 否则会按“a 的 2 个点落到 b 的同一点”的程度使形状收缩 —— selftest 会用数字给出这个残差。

Args:

points: (N, 3)。

flow: (N, 3)。

Returns:

(N, 3) float64。

Raises:

ValueError: 行数不一致 / 形状不正确 / 非有限。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 points 作为输入)

points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · select_points · points_to_gaussians

同类别(flow)

flow_magnitude · flow_to_rgbimage · flow_speed

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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