ttc_from_flow — DRIVE ttc op

• データ種: image2d × image2d → table

• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら opsdrive.get("ttc_from_flow"))

使い方

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。

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(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 · flow_from_depth_motion · ttc_truth · 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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