swarm_render_overhead — DRIVE swarmflow op

• 데이터 종류: matrix × any × scalar → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.swarm_render_overhead(points, shape, res: 'float', center=(0.0, 0.0), diameter_px: 'float' = 3.0, intensity: 'float' = 1.0, background: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import swarmflow; swarmflow.swarm_render_overhead(points, shape, res: 'float', center=(0.0, 0.0), diameter_px: 'float' = 3.0, intensity: 'float' = 1.0, background: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("swarm_render_overhead"))

사용법

개체의 위치 → 위에서 본 1프레임(가우스 휘점, 지름 = 표준편차의 2배 = PIV의 관례, pivops와 같음).

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

Args:

points: (N, 2) の位置 [m] (空でもよい = 背景だけ)。

shape: (H, W) [px]。

res: 画素の大きさ [m/px]。

center: 画像の中心の世界座標 [m]。

diameter_px: 輝点の直径 [px]。

intensity: 輝点の明るさ。

background: 一様な下駄。

Returns:

(H, W) float64。

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)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

같은 카테고리(swarmflow)

sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_field_from_tracks · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline

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

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