ttc_truth — DRIVE ttc op

• 데이터 종류: image2d × matrix × matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_truth(depth, K, T_rel, dt: 'float') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import drivettc; drivettc.ttc_truth(depth, K, T_rel, dt: 'float') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("ttc_truth"))

사용법

화소별 참 τ(초, 첫 프레임 시각 기준)와 접근 속도: {"tau", "closing_speed", "depth1", "valid"}.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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