events_to_frames — DRIVE motion_io op

• 데이터 종류: table → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.events_to_frames(events: 'dict', n_frames: 'int' = 32, shape=None) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import motionio; motionio.events_to_frames(events: 'dict', n_frames: 'int' = 32, shape=None) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("events_to_frames"))

사용법

이벤트를 시간으로 n_frames에 균등 분할하고, 화소별로 극성을 더한 프레임 (T, H, W)로 만듭니다(ON = +1, OFF = −1).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

全イベントの極性の和はコマの総和と一致する(落とすイベントは無い)。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(voxel 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(motion_io)

read_bvh · read_events

*Provenance: motionio.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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