ttc_from_scale — DRIVE ttc op

• データ種: なし → scalar(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_from_scale(w0: 'float', w1: 'float', dt: 'float') -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import drivettc; drivettc.ttc_from_scale(w0: 'float', w1: 'float', dt: 'float') -> 'float'、台帳から引くなら opsdrive.get("ttc_from_scale"))

使い方

見かけの大きさの変化から τ(秒、最初のコマの時刻で): `τ₀ = Δt · w₁ / (w₁ − w₀)`。

像の幅は奥行きに反比例(`w ∝ 1/Z)なので w₀/w₁ = Z₁/Z₀ → τ₀ = Z₀ Δt / (Z₀ − Z₁) = Δt / (1 − w₀/w₁)`。

Lee の `θ/θ̇ を前進差分にした Δt · w₀ / (w₁ − w₀)` は 2 コマ目の τ で、ちょうど Δt 小さい。

大きくならなければ(`w₁ ≤ w₀)inf。幅は正でなければ ValueError`。

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)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

同カテゴリ(ttc)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · ttc_from_range · label_extent · foe_from_flow

*Provenance: drivettc.py — DRIVE 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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