ttc op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsdrive.get("foe_from_flow"))
optical flow से focus of expansion (FoE) का अनुमान लगाता है: {"foe": (col, row), "n", "residual"}।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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 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。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table को input के रूप में लेते हैं)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_flow · ttc_from_scale · ttc_from_range · label_extent
*Provenance: drivettc.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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