flow op• 데이터 종류: flow_dense → rgbimage
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_to_rgbimage(flow, index=None, scale=None)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.flow_to_rgbimage(flow, index=None, scale=None), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("flow_to_rgbimage"))
조밀 신 플로의 한 슬라이스 → 색상=방향, 명도=속력의 rgbimage.
광학 플로의 표준 시각화(색상환)를 3-D 플로의 z 슬라이스에 적용한다:
hue = atan2(dy, dx)(도 단위, 0-360), value = |(dy, dx)| / scale, 채도는 1. dz는 버린다 —— 면내 성분만의 그림임을 명시한다(버린 성분을 색에 섞으면 "보이는 색이 무슨 양인지"를 아무도 말할 수 없게 된다).
단방향. 색상환 범례는 그림 쪽에 반드시 함께 그려 넣을 것(색의 의미가 쓰여 있지 않은플로 그림은 예쁘기만 할 뿐 읽을 수 없다).
Args:
flow: (3, D, H, W).
index: 꺼낼 z 슬라이스(기본값 = 중앙).
scale: 명도 1.0에 대응하는 면내 속도(기본값 = 그 슬라이스의 최댓값.
0이면 전면 검정을 반환).
Returns:
(H, W, 3) float64, 값 범위 [0, 1].
Raises:
ValueError: 밀집 플로가 아님 / index가 범위 밖 / scale <= 0.
• 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.
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
rgbimage 를 입력으로 받는 것)—
flow)flow_magnitude · flow_speed · flow_apply
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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