ttc op• 데이터 종류: image2d × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_from_flow(u, v, dt: 'float', *, foe=None, mask=None, min_speed: 'float' = 0.001, at_first_frame: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import drivettc; drivettc.ttc_from_flow(u, v, dt: 'float', *, foe=None, mask=None, min_speed: 'float' = 0.001, at_first_frame: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("ttc_from_flow"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
光学流から τ(秒): `{"tau_map", "tau", "n", "foe"}`。
:func:sceneflow.time_to_contact(画素ごと、コマ単位、FoE からの半径² / 半径方向の流れ)を秒に直す。
2 コマの差分の流れが返すのは 2 コマ目の時刻の τ(`Z₁ / (Z₀ − Z₁) コマ)なので、at_first_frame=True`
(既定)は 1 コマ足して最初のコマの τ にする(等速なら厳密、:func:ttc_truth と同じ時刻)。
`foe を省くと流れから推定する(:func:sceneflow.focus_of_expansion)。真の FoE は :func:foe_from_motion`。
`tau は mask(省略時は全画素)の中で有限・正の τ の中央値(無ければ inf)、n` はその画素数。
• 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.
• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
ttc)relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_scale · ttc_from_range · label_extent · foe_from_flow
*Provenance: drivettc.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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