ttc_from_flow — DRIVE `ttc` op

• Data kinds: image2d × image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_from_flow(u, v, dt: 'float', *, foe=None, mask=None, min_speed: 'float' = 0.001, at_first_frame: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivettc; drivettc.ttc_from_flow(u, v, dt: 'float', *, foe=None, mask=None, min_speed: 'float' = 0.001, at_first_frame: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ttc_from_flow"))

उपयोग

optical flow से τ (seconds): {"tau_map", "tau", "n", "foe"}।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

sceneflow.time_to_contact(画素ごと、コマ単位、FoE からの半径² / 半径方向の流れ)を秒に直す。2 コマの差分の流れが返すのは 2 コマ目の時刻の τ(Z₁ / (Z₀ − Z₁) コマ)なので、at_first_frame=True (既定)は 1 コマ足して最初のコマの τ にする(等速なら厳密、ttc_truth と同じ時刻)。foe を省くと流れから推定する(sceneflow.focus_of_expansion)。真の FoE は foe_from_motion。tau は mask(省略時は全画素)の中で有限・正の τ の中央値(無ければ inf)、n はその画素数。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`ttc`)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_scale · ttc_from_range · label_extent · foe_from_flow

*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)।*

ttc_from_flow — DRIVE ttc op