motion op• 数据种类:voxel × voxel → flow_dense
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.scene_flow_lk(vol0, vol1, device='cpu', win=3, levels=3, iters=3, reg=0.001)(要直接调用实现,import match3d; match3d.scene_flow_lk(vol0, vol1, device='cpu', win=3, levels=3, iters=3, reg=0.001);从台账取用则 ops3d.get("scene_flow_lk"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
Lucas-Kanade scene flow(2D 光流的 3D 版)。逐体素的运动场 d=(dz,dy,dx)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
テンプレ照合と違い 密な運動/変形を推定する。明るさ一定 ∇I·d + I_t = 0 を窓内最小二乗で
per-voxel に解く(3x3 構造テンソル A=Σ∇I∇Iᵀ, b=-Σ∇I·I_t を窓和 conv3d で)。pyramid + warp の
coarse-to-fine で大変位に対応(各 level で I1 を現 flow で戻し残差を反復補正=Gauss-Newton)。
vol1(x) ≈ vol0(x - d)。返り値 flow (3,D,H,W)。並進・拡大(発散)・回転(渦)場を捉える。
実測: 一様並進 [1.5,-2,1] を中央領域平均で誤差 0.044 voxel、拡大場で外向き発散を正しく検出。
grad_scale=32 は sobel3d(deriv[-1,0,1]×smooth[1,2,1]²)の実測スケール。GPU 対応(全 conv3d)。
引数: `vol0, vol1` は同形の 3-D(違えば ValueError。NaN/Inf や float32 桁あふれも
ValueError)。`win は窓の半幅(窓は一辺 2·win+1)、levels` はピラミッド段数(各段
`avg_pool3d で 2 倍縮小。大変位ほど段数を増やす)、iters は各段の warp 反復、reg` は
構造テンソル対角への正則化(平坦部の 0 除算回避。大きいほど平坦部の flow が 0 に寄る)。
1 反復の更新は各軸 ±2 voxel に clamp される。
返り値 `(3, D, H, W) float32 numpy、flow[0]=dz, flow[1]=dy, flow[2]`=dx
(voxel 単位)。`vol1(x) ≈ vol0(x − d)、すなわち vol0 の構造が +d` 動いて vol1 になる。
端は border 補間で埋まるので端 1〜2 voxel の値は信用しない。剛体運動の R,t が欲しいなら
点群にして `icp_point2point_3d / fit_rigid` へ。
• 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。
• motion_scene — py -3.11 examples_3d/motion_scene.py
flow_dense 作为输入)motion)—
*Provenance: match3d.py — 3D 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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