fullseye

swarm_field_from_tracks — DRIVE swarmflow op

• データ種: any × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.swarm_field_from_tracks(frames, res: 'float', frame_dt: 'float', center=(0.0, 0.0), grid_step=None, h=None, threshold: 'float' = 0.3, max_disp_px=None, min_count: 'int' = 3, outlier_k: 'int' = 12, outlier_threshold: 'float' = 3.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import swarmflow; swarmflow.swarm_field_from_tracks(frames, res: 'float', frame_dt: 'float', center=(0.0, 0.0), grid_step=None, h=None, threshold: 'float' = 0.3, max_disp_px=None, min_count: 'int' = 3, outlier_k: 'int' = 12, outlier_threshold: 'float' = 3.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("swarm_field_from_tracks"))

使い方

俯瞰のコマ列 → 個体を検出(blob2d の連結成分 + 明るさの重心)→ 隣のコマと相互最近傍でつなぐ → 速度を SPH 核で格子へ。

つなぐ条件: A の点の最近傍が B の点で、その B の点の最近傍も A の点(相互)、かつ移動が max_disp_px 以下 (既定 = 検出した点どうしの最近傍の間隔の中央値の 0.45 倍。1 コマの移動がこれを超えると取り違える = 追跡の限界)。 全部のコマの組の速度を一つの集団にして平均する(定常の流れの前提)。取り違えた組は速度が桁で外れる(実測: 一様に 撒いた 1300 個で 2 % の組が 1〜3 m/s ずれ、格子の rms 誤差が U の 16 % になった)ので、格子へ移す前に正規化した 中央値の検査(PIV の慣行、近い outlier_k 個の速度の中央値からのずれ / その近傍のずれの中央値 > outlier_threshold) で捨てる。

Args: frames: 同じ大きさの (H, W) のコマの列(2 枚以上)。 res: 画素の大きさ [m/px]。 frame_dt: コマの間隔 [s]。 center: 画像の中心の世界座標 [m]。 grid_step: 格子の間隔 [m] (既定 = 個体の間隔の推定値)。 h: 格子へ移す核の h [m] (既定 = grid_step)。 threshold: 2 値化のしきい値(最小〜最大の割合)。 max_disp_px: 1 コマの移動の上限 [px]。 min_count: 格子の台の中に要る速度の数。 outlier_k: 中央値の検査に使う近傍の数(0 で検査しない)。 outlier_threshold: 検査のしきい値。 Returns: 速度場の dict(module の規約)+ points (M, 2)・point_velocity (M, 2)(つないだ組の中点と速度)、 n_detected(コマごと)、n_linked、n_outliers(中央値の検査で捨てた組)、n_rejected_blobs、 spacing(個体の間隔の推定 [m])。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_swarm_obstacle_from_flow — py -3.11 examples/poc_swarm_obstacle_from_flow.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(swarmflow)

sph_kernel · sph_density_pressure · swarm_simulate · swarm_render_overhead · swarm_field_from_piv · potential_flow_cylinder · velocity_deficit_map · stagnation_from_centerline

---

Provenance: swarmflow.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)。

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.

This site is open source. Improve this page.