ttc_from_flow — DRIVE ttc op

• 資料種類:image2d × image2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.ttc_from_flow(u, v, dt: 'float', *, foe=None, mask=None, min_speed: 'float' = 0.001, at_first_frame: 'bool' = True) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import drivettc; drivettc.ttc_from_flow(u, v, dt: 'float', *, foe=None, mask=None, min_speed: 'float' = 0.001, at_first_frame: 'bool' = True) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("ttc_from_flow"))

用法

由光流求 τ(秒)：{"tau_map", "tau", "n", "foe"}。

將 sceneflow.time_to_contact(逐像素,以幀為單位,距 FoE 的半徑² / 徑向流)換算為秒。2 幀差分的流回傳的是 第 2 幀時刻的 τ(Z₁ / (Z₀ − Z₁) 幀),因此 at_first_frame=True (預設)加 1 幀,得到第一幀的 τ(等速時嚴格,與 ttc_truth 時刻相同)。省略 foe 時從流中估計(sceneflow.focus_of_expansion)。真實的 FoE 為 foe_from_motion。tau 是 mask(省略時為全部像素)中有限且為正的 τ 的中位數(沒有則為 inf),n 是這些像素的個數。

參考(範例資料、文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(ttc)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_scale · ttc_from_range · label_extent · foe_from_flow

*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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