ttc op• Data kinds: image2d × matrix × matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.flow_from_depth_motion(depth, K, T_rel) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivettc; drivettc.flow_from_depth_motion(depth, K, T_rel) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("flow_from_depth_motion"))
depth image और rigid motion से ground truth optical flow: {"u", "v", "valid", "depth1"} (हर एक (H, W))।
पिक्सेल के 3-D बिंदु को T_rel से खिसकाकर पुनः प्रक्षेपित करता है: u = col₁ − col₀, v = row₁ − row₀। खिसकाने के बाद कैमरे के पीछे चले जाने वाले बिंदु और बिना गहराई वाले पिक्सेल valid = False हैं (u, v NaN)। depth1 खिसकाने के बाद की गहराई है। ऑप्टिकल-फ़्लो आकलकों के मूल्यांकन हेतु वास्तविक मान (आकलकों जैसी ही परिपाटी: (x, y) → (x + u, y + v))।
खाली इनपुट (depth में 0 तत्व) पर ValueError उठता है।
• 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।
• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
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
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.