flow op• Data kinds: voxel × voxel → flow_dense
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.vol_flow_3d(vol_a, vol_b, win: 'int' = 3, pyr_levels: 'int' = 3, iters: 'int' = 5, reg: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import live4d; live4d.vol_flow_3d(vol_a, vol_b, win: 'int' = 3, pyr_levels: 'int' = 3, iters: 'int' = 5, reg: 'float' = 0.001) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opslive4d.get("vol_flow_3d"))
2 volume के बीच dense displacement field (3, Z, Y, X) (flow_dense, घटक dz, dy, dx [voxel])।
vol_b(x) ≈ vol_a(x − d), यानी vol_a की structure +d खिसककर vol_b बनती है (torch version scene_flow_lk जैसा ही convention)। Lucas–Kanade का 3-D version केवल numpy + scipy से: win window की आधी चौड़ाई है (window की भुजा 2·win + 1), pyr_levels pyramid के levels की संख्या है (बड़े displacement के लिए बढ़ाएँ, हर level 1/2), iters हर level के warp iterations हैं, reg structure tensor के diagonal का regularisation है (flat हिस्सों में 0 से भाग से बचाव; जितना बड़ा, flat हिस्सों का flow उतना 0 की ओर)। बिना texture वाले flat हिस्सों में flow तय नहीं होता (aperture problem) -- भरोसा केवल वहीं करें जहाँ gradient हो।
>>> a = volseq_synth_dividing((16, 24, 24), n_frames=4, split_frame=0, speed=1.0)
>>> d = vol_flow_3d(a[1], a[2]); d.shape
(3, 16, 24, 24)
• 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।
• poc_live4d — py -3.11 examples/poc_live4d.py
flow_dense को input के रूप में लेते हैं)—
flow)volseq_speed · volseq_pathline_render · volseq_pathline_orbit
*Provenance: live4d.py — LIVE4D 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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