morph_sequence — SHAPE2D `morph` op

• 데이터 종류: image2d × image2d × pairs × pairs → images

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_sequence(imgA, imgB, ptsA, ptsB, n=7, method='affine', lam=0.0, with_corners=True)(구현을 직접 호출하려면 import imagemorph; imagemorph.morph_sequence(imgA, imgB, ptsA, ptsB, n=7, method='affine', lam=0.0, with_corners=True), 원장에서 가져오려면 opsshape2d.get("morph_sequence"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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。

자세한 사용 가이드

• shape_description_2d 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_morph — py -3.11 examples/image_morph.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`images` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`morph`)

add_frame_corners · warp_tps_image · warp_piecewise_affine · blend · morph

*Provenance: imagemorph.py — SHAPE2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

morph_sequence — SHAPE2D morph op

사용법