deform_mls — 2D deformation op

• データ種: image → image

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "deform_mls", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

移動最小二乗法（moving least squares, MLS）によるアフィン変種の画像変形（Schaefer 2006）。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

A 5x5 grid of control points `p_i` is displaced to

`q_i = p_i + amp*[sin(2 pi gx), cos(2 pi gy)]` (gy, gx = normalised

control coordinates). For every destination pixel the weighted

least-squares affine map is re-solved with the weights

`w_i = 1/|p_i - v|^(2 alpha)`, so the warp is a *different* affine at every

pixel -- smooth, interpolating at the control points, and exact on affine

data. The backward map is obtained by solving the same MLS problem with the

roles of `p and q` swapped (the resampling formulation of the paper's

section 4), which is the exact inverse whenever the control data is affine

and a smooth approximation of it otherwise. `a` sets the amplitude

`amp = 0.12*a*min(H,W), b the falloff alpha = 0.5 + 1.5b` (large

alpha = tightly local deformation). `a = 0 gives q = p`, hence the

identity (up to sub-pixel resampling error).

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_geometry ファミリ ガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

deform_mls 0.50 0.50

▸ Load this pipeline  ·  Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py

型が繋がる次の op(image を入力に取れる)

identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter

同カテゴリ(deformation)

deform_tps · deform_ffd

*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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