flow_from_depth_motion — DRIVE ttc op

• データ種: image2d × matrix × matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_from_depth_motion(depth, K, T_rel) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivettc; drivettc.flow_from_depth_motion(depth, K, T_rel) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("flow_from_depth_motion"))

使い方

深度像と剛体運動から 真の像の流れ: `{"u", "v", "valid", "depth1"}`(各 (H, W))。

画素の 3-D 点を `T_rel で動かして再投影し、u = col₁ − col₀、v = row₁ − row₀`。動かした後に

カメラの背後へ行く点や深度の無い画素は `valid = False(u, v は NaN)。depth1` は動かした後の深度。

光学流の推定器の採点に使う真値(推定器と同じ規約: (x, y) → (x + u, y + v))。

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

• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(ttc)

relative_motion · foe_from_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · ttc_from_scale · 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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