swarmflow op• Data kinds: any × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.swarm_field_from_tracks(frames, res: 'float', frame_dt: 'float', center=(0.0, 0.0), grid_step=None, h=None, threshold: 'float' = 0.3, max_disp_px=None, min_count: 'int' = 3, outlier_k: 'int' = 12, outlier_threshold: 'float' = 3.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import swarmflow; swarmflow.swarm_field_from_tracks(frames, res: 'float', frame_dt: 'float', center=(0.0, 0.0), grid_step=None, h=None, threshold: 'float' = 0.3, max_disp_px=None, min_count: 'int' = 3, outlier_k: 'int' = 12, outlier_threshold: 'float' = 3.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("swarm_field_from_tracks"))
ऊपर से देखे frame का क्रम → सदस्यों को detect करना (blob2d के connected component + brightness का centroid) → पड़ोसी frame से mutual nearest neighbor द्वारा जोड़ना → velocity को SPH kernel से grid पर ले जाना।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
つなぐ条件: A の点の最近傍が B の点で、その B の点の最近傍も A の点(相互)、かつ移動が max_disp_px 以下(既定 = 検出した点どうしの最近傍の間隔の中央値の 0.45 倍。1 コマの移動がこれを超えると取り違える = 追跡の限界)。全部のコマの組の速度を一つの集団にして平均する(定常の流れの前提)。取り違えた組は速度が桁で外れる(実測: 一様に撒いた 1300 個で 2 % の組が 1〜3 m/s ずれ、格子の rms 誤差が U の 16 % になった)ので、格子へ移す前に正規化した中央値の検査(PIV の慣行、近い outlier_k 個の速度の中央値からのずれ / その近傍のずれの中央値 > outlier_threshold) で捨てる。
Args:
frames: 同じ大きさの (H, W) のコマの列(2 枚以上)。
res: 画素の大きさ [m/px]。
frame_dt: コマの間隔 [s]。
center: 画像の中心の世界座標 [m]。
grid_step: 格子の間隔 [m] (既定 = 個体の間隔の推定値)。
h: 格子へ移す核の h [m] (既定 = grid_step)。
threshold: 2 値化のしきい値(最小〜最大の割合)。
max_disp_px: 1 コマの移動の上限 [px]。
min_count: 格子の台の中に要る速度の数。
outlier_k: 中央値の検査に使う近傍の数(0 で検査しない)。
outlier_threshold: 検査のしきい値。
Returns:
速度場の dict(module の規約)+ points (M, 2)・point_velocity (M, 2)(つないだ組の中点と速度)、
n_detected(コマごと)、n_linked、n_outliers(中央値の検査で捨てた組)、n_rejected_blobs、
spacing(個体の間隔の推定 [m])。
• 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_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.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
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline
*Provenance: swarmflow.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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