flow_from_depth_motion — DRIVE `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"))

उपयोग

depth image और rigid motion से ground truth optical flow: {"u", "v", "valid", "depth1"} (हर एक (H, W))।

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

画素の 3-D 点を T_rel で動かして再投影し、u = col₁ − col₀、v = row₁ − row₀。動かした後にカメラの背後へ行く点や深度の無い画素は valid = False(u, v は NaN)。depth1 は動かした後の深度。光学流の推定器の採点に使う真値(推定器と同じ規約: (x, y) → (x + u, y + v))。

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

• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.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 · 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)।*

flow_from_depth_motion — DRIVE ttc op