morph_sequence — SHAPE2D `morph` op

• データ種: image2d × image2d × pairs × pairs → images

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_sequence(imgA, imgB, ptsA, ptsB, n=7, method='affine', lam=0.0, with_corners=True) (実装を直接呼ぶなら import imagemorph; imagemorph.morph_sequence(imgA, imgB, ptsA, ptsB, n=7, method='affine', lam=0.0, with_corners=True)、台帳から引くなら opsshape2d.get("morph_sequence"))

使い方

alpha を 0→1 に n 段で振ったモーフ列(A から B へ滑らかに変わる各フレーム)。

返り値: 長さ n の list。先頭が A、末尾が B に一致する。

`alpha = linspace(0, 1, n) の各値で `morph(imgA, imgB, ptsA, ptsB, alpha,

method, lam, with_corners)`` を呼ぶだけ。各フレームは (1) 中間点

`(1-α) ptsA + α ptsB` を作り、(2) A と B をそれぞれそこへワープし、

(3) `α` でクロスディゾルブ、の 3 段。フレームごとにワープ 2 回なので、

コストは `n に比例する(n=7` で 14 回)。

• `imgA, imgB: (H, W[, C])、同じ形、[0, 1]`。NaN/Inf は無言で

0 / 1 に置換される。

• `ptsA, ptsB: (K, 2)` の (x, y)、同数・同順の対応点。

• `n: 2 以上(1 以下は ValueError)。int` に切られる。

• `method: "affine"(Delaunay 区分アフィン、速い)/ "tps"`(薄板スプライン、

滑らか)。それ以外は `ValueError。lam` は TPS の平滑化係数(0 で厳密補間)。

• `with_corners: True で add_frame_corners` を両点群に足し、枠の外側の

穴を防ぐ。

• 返り値: float64 配列 `n 枚の list(images 型)。[0, 1]` にクリップ済み。

1 枚だけ欲しい(例: `α = 0.5 の中間顔)なら morph` を直接。

詳しい使い方ガイド

• shape_description_2d 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• image_morph — py -3.11 examples/image_morph.py

型が繋がる次の op(`images` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`morph`)

add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · blend · morph

*Provenance: imagemorph.py — SHAPE2D 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)。*

morph_sequence — SHAPE2D morph op

使い方