flow op• Data kinds: points × flow_scattered → points
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_apply(points, flow) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.flow_apply(points, flow), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("flow_apply"))
point set (N,3) में scattered flow (N,3) जोड़ता है → points। flow का उपभोग करने वाला पक्ष।
चूँकि estimate_flow(a, b) "a के हर point से b में उसके nearest neighbour तक का displacement" लौटाता है, flow_apply(a, estimate_flow(a, b)) b के उन points पर जाता है जिन्हें a से nearest neighbour के रूप में चुना गया। round trip तभी सटीक होता है जब correspondence bijection हो; अन्यथा "a के 2 points b के एक ही point पर पड़ते हैं" उतना shape सिकुड़ जाता है -- selftest इस residual को संख्या में दिखाता है।
Args:
points: (N, 3)।
flow: (N, 3)।
Returns:
(N, 3) float64।
Raises:
ValueError: row संख्या मेल नहीं खाती / गलत shape / non-finite।
• 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।
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
points को input के रूप में लेते हैं)points_zyx_to_keypoints_uv · points_to_position · select_points · points_to_gaussians
flow)flow_magnitude · flow_to_rgbimage · flow_speed
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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