morph op• Data kinds: image2d × image2d × pairs × pairs → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.morph(imgA, imgB, ptsA, ptsB, alpha, method='affine', lam=0.0, with_corners=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import imagemorph; imagemorph.morph(imgA, imgB, ptsA, ptsB, alpha, method='affine', lam=0.0, with_corners=True), registry से लेना हो तो opsshape2d.get("morph"))
2 image A, B को संगत point से morph करता है और अनुपात alpha पर बीच की image बनाता है।
प्रक्रिया (Beier–Neely शैली का mesh morph):
1. मध्य shape mid = (1-alpha)·ptsA + alpha·ptsB बनाएँ।
2. A को ptsA→mid पर, B को ptsB→mid पर warp करें (दोनों के features को mid पर मिलाना)।
3. warp(A), warp(B) को alpha से cross-dissolve करें।
alpha=0 पर A से, alpha=1 पर B से मेल खाता है। सादे blend(A,B,alpha) के विपरीत, आँख, नाक जैसे features दोहरी छवि नहीं बनते बल्कि 1 में मिल जाते हैं (= "असली मध्य")।
arguments:
imgA, imgB: (H,W[,C]), समान shape, [0,1]।
ptsA, ptsB: (K,2) के (x,y)। A और B के corresponding points (समान संख्या, समान क्रम)।
alpha: मिश्रण अनुपात [0,1]।
method: "affine" (piecewise affine, तेज़) या "tps" (smooth)।
lam: TPS का smoothing coefficient (method="tps" होने पर)।
with_corners: True पर चारों कोनों को fixed points के रूप में जोड़कर किनारों के छेद रोकता है।
return value: (H,W[,C]) की मध्य image ([0,1])।
• shape_description_2d family guide
• 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।
• image_morph — py -3.11 examples/image_morph.py
• poc_vanishing_detail_and_morphing_area — py -3.11 examples/poc_vanishing_detail_and_morphing_area.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)warp_tps_image · warp_piecewise_affine · blend · morph_sequence
morph)add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · blend · morph_sequence
*Provenance: imagemorph.py — SHAPE2D 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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