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"}.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
純平行移動の流れは FoE から放射状(Longuet-Higgins & Prazdny 1980)なので、各画素の流線(点 p_i を流れの向きに通る直線)は全部 FoE を通る。FoE = Σ w_i·dist(F, 流線_i)² を最小にする点(2×2 の正規方程式)。重みは反復で 1/|p_i − F|·1/(1 + (角度残差/angle_scale)²)(Cauchy 風)。遠い画素の流線ほど向きの誤差が FoE の位置に効くので距離で割り、外れ値(遮蔽・無地)を角度残差で落とす。15 巡目で「既知」にした FoE を流れから出す口(16 巡目)。
定理の門: 真の流れ(flow_from_depth_motion)を入れると foe_from_motion と 1e-9 で一致。
mask は使う画素(既定 = 有限で速さが [min_speed, max_speed] の画素)。有効画素が 3 未満、または正規方程式が特異(流線が全部平行)なら 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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