registration op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.phase_correlation_shift(image1, image2, window: 'str | None' = 'hann', whitening: 'float' = 0.5, method: 'str' = 'upsample', upsample_factor: 'int' = 100) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import filters_freq; filters_freq.phase_correlation_shift(image1, image2, window: 'str | None' = 'hann', whitening: 'float' = 0.5, method: 'str' = 'upsample', upsample_factor: 'int' = 100) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsfit.get("phase_correlation_shift"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
phase-only correlation से दो चित्रों को मिलाने हेतु उप-पिक्सेल स्थानांतरण ज्ञात करें।
डिफ़ॉल्ट method=upsample केवल NumPy से whitening लगे आवर्ती FFT peak के आसपास 1.5 pixel क्षेत्र को matrix-product local DFT द्वारा सुधारता है (upsample_factor=100)। method=parabola तेज़ है, लेकिन integer grid की ओर लगभग 0.166 px bias रखता है। Hann के साथ/बिना truth-gate error upsampling के लिए 0.010/0.010 px और parabola के लिए 0.166/0.172 px है; NumPy परिणाम scikit-image से 0.01 px के भीतर मिलता है। विधि Guizar-Sicairos, Thurman & Fienup (2008), doi:10.1364/OL.33.000156 पर आधारित है। यदि image2=shift(image1,d), परिणाम लगभग -d है। dy, dx, peak और peak ratio लौटते हैं; अपेक्षाकृत textureहीन चित्र अस्वीकार होते हैं।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• fit_ops_from_knowhow — py -3.11 examples/fit_ops_from_knowhow.py
table को input के रूप में लेते हैं)—
registration)—
*Provenance: filters_freq.py — FIT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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