flow_to_rgbimage — REPRCONV `flow` op

• Datenarten: flow_dense → rgbimage

• Aufruf: import reprconv; reprconv.flow_to_rgbimage(flow, index=None, scale=None) (oder opsreprconv.get("flow_to_rgbimage"))

Verwendung

Eine Schicht eines dichten Szenenflusses → ein `rgbimage` mit Farbton = Richtung und Hellwert = Geschwindigkeit.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

光学フローの標準的な可視化(色相環)を 3-D フローの z スライスに当てる:

`hue = atan2(dy, dx)(度で 0-360)、value = |(dy, dx)| / scale`、

彩度は 1。dz は捨てる —— 面内成分だけの図であることを明示する

(捨てた成分を色に混ぜると「見えている色が何の量か」が誰にも言えなくなる)。

一方向。色相環の凡例は図の側で必ず一緒に焼くこと(色の意味が書いていない

フロー図は、綺麗なだけで読めない)。

Args:

flow: (3, D, H, W)。

index: 取り出す z スライス(既定 = 中央)。

scale: 明度 1.0 に対応する面内速さ(既定 = そのスライスの最大値。

0 なら全面黒を返す)。

Returns:

(H, W, 3) float64、値域 [0, 1]。

Raises:

ValueError: 密フローでない / index が範囲外 / scale <= 0。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `rgbimage` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`flow`)

flow_magnitude · flow_speed · flow_apply

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

flow_to_rgbimage — REPRCONV flow op