swarmflow op• Data kinds: matrix × any × scalar → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.swarm_render_overhead(points, shape, res: 'float', center=(0.0, 0.0), diameter_px: 'float' = 3.0, intensity: 'float' = 1.0, background: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import swarmflow; swarmflow.swarm_render_overhead(points, shape, res: 'float', center=(0.0, 0.0), diameter_px: 'float' = 3.0, intensity: 'float' = 1.0, background: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("swarm_render_overhead"))
सदस्यों की position → ऊपर से देखा 1 frame (Gaussian चमकीले बिंदु, व्यास = standard deviation का 2 गुना = PIV की परिपाटी, pivops जैसा ही)।
Args:
points: (N, 2) स्थितियाँ [m] (खाली भी हो सकता है = केवल पृष्ठभूमि)।
shape: (H, W) [px]।
res: पिक्सेल का आकार [m/px]।
center: छवि के केंद्र के विश्व निर्देशांक [m]।
diameter_px: चमकीले बिंदु का व्यास [px]।
intensity: चमकीले बिंदु की चमक।
background: एकसमान आधार-मान।
Returns:
(H, W) float64।
खाली इनपुट (points में 0 तत्व) पर खाली परिणाम लौटाया जाता है (कारण: 0 व्यक्तियों वाला दृश्य वैध है, और केवल पृष्ठभूमि वाला चित्र ही सही उत्तर है)।
• 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
image2d को input के रूप में लेते हैं)flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram
swarmflow)sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_field_from_tracks · 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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