ttc op• 数据种类:image2d × image2d → table
• 调用: 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'(要直接调用实现,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';从台账取用则 opsdrive.get("foe_from_flow"))
由光流估计扩张焦点(FoE)：{"foe": (col, row), "n", "residual"}。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table 作为输入)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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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