motion_segment op• Datenarten: points × points → flow_scattered
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.estimate_flow(pts0, pts1) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import motion_seg3d; motion_seg3d.estimate_flow(pts0, pts1) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: ops3d.get("estimate_flow"))
Das 3-D-Verschiebungsvektorfeld (N, 3) von jedem Punkt in pts0 zu seinem nächsten Nachbarn in pts1 (Nächste-Nachbar-Fluss).
Bestimmt für jeden Punkt p von pts0 den nächsten Nachbarn q in pts1 per cKDTree und gibt die Verschiebung q - p zurück. Die Elementzahlen dürfen verschieden sein (N != M). Nur bei kleinen Bewegungen, deren Verschiebung deutlich unter dem lokalen Punktabstand liegt, trifft es "die wahre Korrespondenz von Punkt i" (die ehrliche Grenze des nächsten Nachbarn). Liefert den für die inlier-Entscheidung von segment_rigid_motions verwendeten beobachteten Fluss.
Args:
pts0: (N, 3) Punktwolke zum Zeitpunkt 0.
pts1: (M, 3) Punktwolke zum Zeitpunkt 1.
Returns:
(N, 3) Verschiebungsvektorfeld (gleiche Zeilenreihenfolge wie pts0). Ein leeres pts0 ergibt (0, 3).
Raises:
ValueError: ungültige Form, oder pts0 nicht leer, aber pts1 leer (kein nächster Nachbar vorhanden).
• 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.
• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.py
flow_scattered als Eingabe)motion_segment)segment_rigid_motions · fit_rigid
*Provenance: motion_seg3d.py — 3D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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