scoop opany × scalar × scalar → tableimport fullseye as fs; fs.ledger.stream_flux_read(frames, dt: 'float', radius_px: 'float', *, band_rows=None, band_px: 'int' = 9, window: 'int' = 32, particle_mass: 'float | None' = None, c_max: 'float' = 0.95, min_valid: 'float' = 0.3, min_crossings: 'float' = 30.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import scoop; scoop.stream_flux_read(frames, dt: 'float', radius_px: 'float', *, band_rows=None, band_px: 'int' = 9, window: 'int' = 32, particle_mass: 'float | None' = None, c_max: 'float' = 0.95, min_valid: 'float' = 0.3, min_crossings: 'float' = 30.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("stream_flux_read"))流れのコマ列から流量 [個/s] (と質量流量)を読む —— 速さは PIV(pivops.piv_cross_correlate の全コマ対の中央値)、
粒の線密度は時間平均の被覆率の Boolean 模型の逆(:func:stream_areal_density)を横に積分した λ、流量 λ v。
band_rows = 測る行の中心の列(None なら PIV の窓の行中心を全部)。各帯は band_px 行の平均。速さは流れの
向き(行が増える向き)の成分を、PIV の窓の行の間で線形に補間し、列は被覆率の重みで平均する。
返り: rows、v_px(px/コマ)、v(px/s)、lam(個/px)、flux(個/s)、flux_naive(素朴な c/(πr²))、
flux_mean、flux_spread(帯の間の (max − min)/平均 = 流量の連続の検査)、mass_flux(particle_mass を与えたとき)、
valid_fraction(PIV の有限な窓の割合)、c_max_seen、n_crossed_est(記録の間に各帯を横切った粒の推定数
flux·T)、rel_err_poisson(1/√n、粒の数え上げの揺らぎ)、reliable(全帯で n ≥ min_crossings)。
粒が少ないと流量は数え上げの揺らぎそのもの(1 帯を横切る粒が 2 個なら ±70 %)—— reliable=False で知らせる。
Raises ValueError: コマが 2 未満 / 形が揃わない / PIV の有限な窓が min_valid 未満(粒が少なすぎて速さが
読めない —— 壊れる場所)/ 帯が像の外 / 飽和。
py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.pytable を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
scoop)spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · scoop_image_limit · tilt_wedge_retained
Provenance: scoop.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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