foe_from_flow — DRIVE ttc op

• 資料種類:image2d × image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.foe_from_flow(u, v, mask=None, *, min_speed: 'float' = 0.3, max_speed: 'float' = inf, iters: 'int' = 5, angle_scale: 'float' = 0.05) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import drivettc; drivettc.foe_from_flow(u, v, mask=None, *, min_speed: 'float' = 0.3, max_speed: 'float' = inf, iters: 'int' = 5, angle_scale: 'float' = 0.05) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("foe_from_flow"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

光学流から拡大の中心(FoE)を推定する: `{"foe": (col, row), "n", "residual"}`。

純平行移動の流れは FoE から放射状(Longuet-Higgins & Prazdny 1980)なので、各画素の流線(点 p_i を流れの向きに

通る直線)は全部 FoE を通る。FoE = Σ w_i·dist(F, 流線_i)² を最小にする点(2×2 の正規方程式)。重みは反復で

`1/|p_i − F|·1/(1 + (角度残差/angle_scale)²)`(Cauchy 風)。遠い画素の流線ほど向きの誤差が FoE の位置に

効くので距離で割り、外れ値(遮蔽・無地)を角度残差で落とす。15 巡目で「既知」にした FoE を流れから出す口(16 巡目)。

定理の門: 真の流れ(flow_from_depth_motion)を入れると :func:foe_from_motion と 1e-9 で一致。

`mask` は使う画素(既定 = 有限で速さが [min_speed, max_speed] の画素)。有効画素が 3 未満、または正規方程式が

特異(流線が全部平行)なら `ValueError`。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(ttc)

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

*Provenance: drivettc.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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