ttc op• 데이터 종류: image2d × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.foe_from_flow(u, v, mask=None, *, min_speed: 'float' = 0.3, max_speed: 'float' = inf, iters: 'int' = 5, angle_scale: 'float' = 0.05) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import drivettc; drivettc.foe_from_flow(u, v, mask=None, *, min_speed: 'float' = 0.3, max_speed: 'float' = inf, iters: 'int' = 5, angle_scale: 'float' = 0.05) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("foe_from_flow"))
광류로부터 확장 초점(FoE)을 추정합니다: {"foe": (col, row), "n", "residual"}.
순수 평행 이동의 흐름은 FoE 로부터 방사상이므로(Longuet-Higgins & Prazdny 1980), 각 화소의 유선(점 p_i 를 흐름의 방향으로지나는 직선)은 모두 FoE 를 지난다. FoE = Σ w_i·dist(F, 유선_i)² 를 최소로 하는 점(2×2 정규방정식). 가중치는 반복으로 1/|p_i − F|·1/(1 + (角度残差/angle_scale)²)(Cauchy 풍). 먼 화소의 유선일수록 방향 오차가 FoE 의 위치에크게 작용하므로 거리로 나누고, 이상치(가림·무늬 없음)를 각도 잔차로 떨어뜨린다. 15 회차에서 "기지" 로 둔 FoE 를 흐름에서 구하는 입구(16 회차). 정리의 게이트: 참 흐름(flow_from_depth_motion)을 넣으면 foe_from_motion 과 1e-9 로 일치.
mask 는 사용할 화소(기본 = 유한하고 속력이 [min_speed, max_speed] 인 화소). 유효 화소가 3 미만이거나 정규방정식이특이(유선이 모두 평행)하면 ValueError.
• 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.
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
ttc)relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · ttc_from_scale · ttc_from_range · label_extent
*Provenance: drivettc.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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