fullseye

swarm_render_overhead — DRIVE swarmflow op

• データ種: matrix × any × scalar → image2d
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら 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'、台帳から引くなら opsdrive.get("swarm_render_overhead"))

使い方

個体の位置 → 上から見た 1 コマ(ガウスの輝点、直径 = 標準偏差の 2 倍 = PIV の慣行、pivops と同じ)。

Args: points: (N, 2) の位置 [m] (空でもよい = 背景だけ)。 shape: (H, W) [px]。 res: 画素の大きさ [m/px]。 center: 画像の中心の世界座標 [m]。 diameter_px: 輝点の直径 [px]。 intensity: 輝点の明るさ。 background: 一様な下駄。 Returns: (H, W) float64。

空の入力(points が 0 要素)は空を返す(理由: 個体が 0 体の場面は正当で、背景だけの絵が正しい答え)。

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(image2d を入力に取れる)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

同カテゴリ(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

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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)。

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