ttc op• 資料種類:image2d × image2d → table
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsdrive.get("foe_from_flow"))
由光流估計擴張焦點(FoE)：{"foe": (col, row), "n", "residual"}。
純平移的流從 FoE 呈放射狀(Longuet-Higgins & Prazdny 1980),所以各像素的流線(沿流向通過點 p_i 的直線)全部通過 FoE。FoE = 使 Σ w_i·dist(F, 流線_i)² 最小的點(2×2 正規方程)。權重疊代為 1/|p_i − F|·1/(1 + (角度残差/angle_scale)²)(Cauchy 風格)。越遠的像素,其流線方向誤差對 FoE 位置影響越大,所以除以距離,並用角度殘差剔除離群值(遮蔽、無紋理)。這是從流中求出第 15 輪中作為「已知」的 FoE 的入口(第 16 輪)。
定理門: 輸入真實流(flow_from_depth_motion)時與 foe_from_motion 在 1e-9 內一致。
mask 為使用的像素(預設 = 有限且速度在 [min_speed, max_speed] 內的像素)。有效像素少於 3,或正規方程奇異(流線全部平行)時為 ValueError。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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