morph_sequence — SHAPE2D `morph` op

• Datenarten: image2d × image2d × pairs × pairs → images

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_sequence(imgA, imgB, ptsA, ptsB, n=7, method='affine', lam=0.0, with_corners=True) (die Implementierung direkt: import imagemorph; imagemorph.morph_sequence(imgA, imgB, ptsA, ptsB, n=7, method='affine', lam=0.0, with_corners=True); aus dem Register: opsshape2d.get("morph_sequence"))

Verwendung

Morph-Folge, bei der alpha in n Schritten von 0→1 läuft (Frames, die sich glatt von A nach B ändern).

Rückgabewert: list der Länge n. Das erste entspricht A, das letzte B.

Ruft für jeden Wert von alpha = linspace(0, 1, n) einfach morph(imgA, imgB, ptsA, ptsB, alpha, method, lam, with_corners) auf. Jeder Frame hat 3 Stufen: (1) die Zwischenpunkte (1-α) ptsA + α ptsB bilden, (2) A und B jeweils dorthin warpen,

(3) mit α überblenden. Pro Frame 2 Warps, daher

sind die Kosten proportional zu n (14 Warps bei n=7).

• imgA, imgB: (H, W[, C]), gleiche Form, [0, 1]. NaN/Inf werden stillschweigend durch 0 / 1 ersetzt.

• ptsA, ptsB: (K, 2) als (x, y), Korrespondenzpunkte gleicher Anzahl und Reihenfolge.

• n: 2 oder mehr (1 oder weniger ergibt ValueError). Wird auf int abgeschnitten.

• method: "affine" (Delaunay, stückweise affin, schnell) / "tps" (Thin-Plate-Spline, glatt). Alles andere ergibt ValueError. lam ist der TPS-Glättungskoeffizient (0 für exakte Interpolation).

• with_corners: True fügt beiden Punktmengen add_frame_corners hinzu und verhindert Löcher außerhalb des Rahmens.

• Rückgabewert: list von n float64-Arrays (Typ images). Bereits auf [0, 1] begrenzt.

Wird nur 1 Bild gebraucht (z. B. das Zwischengesicht bei α = 0.5), direkt morph verwenden.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie shape_description_2d

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_morph — py -3.11 examples/image_morph.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `images` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`morph`)

add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · blend · morph

*Provenance: imagemorph.py — SHAPE2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

morph_sequence — SHAPE2D morph op