ttc_truth — DRIVE `ttc` op

• Data kinds: image2d × matrix × matrix → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_truth(depth, K, T_rel, dt: 'float') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivettc; drivettc.ttc_truth(depth, K, T_rel, dt: 'float') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ttc_truth"))

उपयोग

हर pixel का ground truth τ (seconds, पहले frame के समय पर) और closing speed: {"tau", "closing_speed", "depth1", "valid"}।

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

τ₀ = Z₀ · Δt / (Z₀ − Z₁)(Lee 1976 の Z / (−Ż) を 2 コマの差分で。等速なら厳密)。近づかない画素(Z₁ ≥ Z₀)は inf。closing_speed = (Z₀ − Z₁) / Δt(m/s、正 = 近づく)。

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

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 · flow_from_depth_motion · 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)।*

ttc_truth — DRIVE ttc op