flow op• 数据种类:voxel × voxel → flow_dense
• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opslive4d.get("vol_flow_3d"))
两个体积之间的稠密位移场 (3, Z, Y, X)(flow_dense,分量 dz, dy, dx [voxel])。
vol_b(x) ≈ vol_a(x − d),即 vol_a 的结构移动 +d 成为 vol_b(与 torch 版 scene_flow_lk 相同的约定)。只用 numpy + scipy 实现 Lucas–Kanade 的 3 维版本:win 是窗口的半宽(窗口边长 2·win + 1),pyr_levels 是金字塔层数(位移越大越要增加,每层 1/2),iters 是每层的 warp 迭代次数,reg 是结构张量对角的正则化(避免平坦处除以 0。越大,平坦处的流越趋向 0)。在没有纹理的平坦处,流无法确定(孔径问题)—— 只在有梯度的地方才可信。
>>> 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)
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_live4d — py -3.11 examples/poc_live4d.py
flow_dense 作为输入)—
flow)volseq_speed · volseq_pathline_render · volseq_pathline_orbit
*Provenance: live4d.py — LIVE4D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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