register_accuracy_map — MATCHREG `intensityreg` op

• Data kinds: image2d × flow2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.register_accuracy_map(fixed, true_flow2d, method='ffd', modality='same', noise_sigma=0.0, margin=4, seed=0, method_kwargs=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import intensityreg; intensityreg.register_accuracy_map(fixed, true_flow2d, method='ffd', modality='same', noise_sigma=0.0, margin=4, seed=0, method_kwargs=None), registry से लेना हो तो opsmatchreg.get("register_accuracy_map"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

ज्ञात deformation field से बनाए जोड़े पर, अनुमानित field की त्रुटि हर pixel के लिए लौटाता है (सटीकता का नक्शा)। → table।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

fixed と真の場 true_flow2d から synthesize_moving で moving を作り(3 次スプライン、明るさの写し、雑音)、method で合わせ、推定の場と真の場の差の長さ(終点誤差 EPE [px])を画素ごとに返す。答えの真値は合成に使った場そのもので、推定側はそれを知らない。

method: "ffd" / "demons"(deformreg.demons_register、場の向きは同じ)/ "ecc" / "mi"(パラメトリック。滑らかな場はアフィンでしか近似できない —— その近似の誤差も地図に出る)/ "phase"(aoi.register_image、並進だけ)。

地図の内訳(どこで壊れるか)として、fixed の勾配の強さの 4 分位ごと・真の変位の大きさの 4 分位ごとの EPE の中央値を by_texture / by_magnitude に返す(模様の無い所で場が決まらないことが数で出る)。

Args:

fixed: 基準の 2-D 画像。

true_flow2d: 真の場 (2,H,W) の (dy, dx)(結果と同じ向き)。逆写像が一意であること(勾配 < 1)。

method: ACCURACY_METHODS。

modality: MODALITIES("folded" は単調でない明るさ = ECC が効かない組)。

noise_sigma: moving に足すガウス雑音の σ([0, 1] の尺度)。

margin: 縁から除く画素数。

seed: 雑音の種。

method_kwargs: method へ渡す引数(dict)。

Returns:

dict(kind="registration_accuracy")。error_map (H,W) [px] (集計から外した画素は 0)/

mask(集計した画素)/ epe_mean / epe_median / epe_p95 / epe_max /

true_flow2d / est_flow2d / moving / by_texture / by_magnitude / method /

modality / noise_sigma / method_info(method の返りの要約)。

Raises:

ValueError: 画像・場が不正 / 場の逆写像が一意でない / method・modality が違う / method 自身の拒否。

उपयोग की विस्तृत guide

• matching_registration family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_sheet_deformation_ffd — py -3.11 examples/poc_sheet_deformation_ffd.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

features_match · ransac_homography · ransac_fundamental · registration_to_flow2d

इसी category के (`intensityreg`)

register_ecc · register_mi · register_ffd · registration_to_flow2d · register_capture_range

*Provenance: intensityreg.py — MATCHREG operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

register_accuracy_map — MATCHREG intensityreg op