flow_from_depth_motion — DRIVE ttc op

• Datenarten: image2d × matrix × matrix → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_from_depth_motion(depth, K, T_rel) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import drivettc; drivettc.flow_from_depth_motion(depth, K, T_rel) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("flow_from_depth_motion"))

Verwendung

Wahrer optischer Fluss aus Tiefenbild und Starrkörperbewegung: {"u", "v", "valid", "depth1"} (jeweils (H, W)).

Verschiebt den 3-D-Punkt jedes Pixels mit T_rel und projiziert neu: u = col₁ − col₀, v = row₁ − row₀. Punkte, die nach der Bewegung hinter der Kamera liegen, und Pixel ohne Tiefe sind valid = False (u, v sind NaN). depth1 ist die Tiefe nach der Bewegung. Ground Truth zur Bewertung von Optical-Flow-Schätzern (gleiche Konvention wie die Schätzer: (x, y) → (x + u, y + v)).

Leere Eingabe (depth mit 0 Elementen) löst ValueError aus.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen table als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (ttc)

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


*Provenance: drivettc.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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