swarmflow op• データ種: any × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.swarm_field_from_piv(frames, res: 'float', frame_dt: 'float', center=(0.0, 0.0), window: 'int' = 24, overlap: 'float' = 0.5, min_peak_ratio: 'float' = 1.1, outlier_threshold=3.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import swarmflow; swarmflow.swarm_field_from_piv(frames, res: 'float', frame_dt: 'float', center=(0.0, 0.0), window: 'int' = 24, overlap: 'float' = 0.5, min_peak_ratio: 'float' = 1.1, outlier_threshold=3.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("swarm_field_from_piv"))
俯瞰のコマ列 → 隣どうしの相互相関の PIV(pivops.piv_cross_correlate)→ 全部の組の平均 → 世界の速度場。
個体を一つずつ見分けない(重なっても使える)代わりに、窓(window px)より細かい乱れは均される。峰の比が min_peak_ratio 未満の窓は欠測(NaN)。★群れは格子のように並びやすく(押し合いで間隔がそろう)、相関の峰が隣の格子の位置にも立つので峰の比が 1 に近い。実測(間隔 7.5 px、窓 24): しきい値 0 だと取り違えた窓が混ざり個体の速度との rms が U の 13.7 %、1.1 で 1.9 %(測れた窓 85 %)、1.3 では測れた窓が 18 % に減る —— 既定は 1.1。さらに組ごとに正規化した中央値の検査(pivops.piv_outlier_mask、しきい値 outlier_threshold、None で掛けない)で外れた窓を欠測にしてから平均する。pivops の注意どおり、急な勾配(障害物の肩)を外れと呼ばないよう慣行の 2 より緩い 3。pivops の成分 (dy, dx) [px/コマ] を u = dx·res/Δt、v = −dy·res/Δt に直す。
Returns:
速度場の dict + valid_fraction(窓のうち測れた割合)、n_pairs。
• 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。
• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py
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
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_tracks · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline
*Provenance: swarmflow.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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