fullseye

foe_from_flow — DRIVE ttc op

• データ種: image2d × image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.foe_from_flow(u, v, mask=None, *, min_speed: 'float' = 0.3, max_speed: 'float' = inf, iters: 'int' = 5, angle_scale: 'float' = 0.05) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivettc; drivettc.foe_from_flow(u, v, mask=None, *, min_speed: 'float' = 0.3, max_speed: 'float' = inf, iters: 'int' = 5, angle_scale: 'float' = 0.05) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("foe_from_flow"))

使い方

光学流から拡大の中心(FoE)を推定する: {"foe": (col, row), "n", "residual"}。

純平行移動の流れは FoE から放射状(Longuet-Higgins & Prazdny 1980)なので、各画素の流線(点 p_i を流れの向きに 通る直線)は全部 FoE を通る。FoE = Σ w_i·dist(F, 流線_i)² を最小にする点(2×2 の正規方程式)。重みは反復で 1/|p_i − F|·1/(1 + (角度残差/angle_scale)²)(Cauchy 風)。遠い画素の流線ほど向きの誤差が FoE の位置に 効くので距離で割り、外れ値(遮蔽・無地)を角度残差で落とす。15 巡目で「既知」にした FoE を流れから出す口(16 巡目)。 定理の門: 真の流れ(flow_from_depth_motion)を入れると :func:foe_from_motion と 1e-9 で一致。

mask は使う画素(既定 = 有限で速さが [min_speed, max_speed] の画素)。有効画素が 3 未満、または正規方程式が 特異(流線が全部平行)なら ValueError。

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_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.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(ttc)

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

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Provenance: drivettc.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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