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效率权限需确认clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation动态对象感知自我运动自我运动估计

Agent Skill

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,303

周安装

95

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

752
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation(动态对象感知自我运动自我运动估计)
来源仓库:https://github.com/wu-uk/dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation
安装命令:
openclaw skills install dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation

简介

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 使用光流加仿射/单应性方法估计相机运动,支持每帧多个标签。

  • 适用于多目标跟踪、运动分析或增强现实场景中的相机姿态估计需求。
  • 通过 openclaw skills install 命令从 ClawHub 安装,专为 OpenClaw 宿主设计。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

name
egomotion-estimation
description
Estimate camera motion with optical flow + affine/homography, allow multi-label per frame.

When to use

  • You need to classify camera motion (Stay/Dolly/Pan/Tilt/Roll) from video, allowing multiple labels on the same frame.

Workflow

1) Feature tracking: goodFeaturesToTrack + calcOpticalFlowPyrLK; drop if too few points. 2) Robust transform: estimateAffinePartial2D (or homography) with RANSAC to get tx, ty, rotation, scale. 3) Thresholding (example values) - Translate threshold th_trans (px/frame), rotation (rad), scale delta (ratio). - Allow multiple labels: if scale and translate are both significant, emit Dolly + Pan; rotation independent for Roll. 4) Temporal smoothing: windowed mode/median to reduce flicker. 5) Interval compression: merge consecutive frames with identical label sets into start->end.

Decision sketch

labels=[]
for each frame i>0:
    lbl=[]
    if abs(scale-1)>th_scale: lbl.append("Dolly In" if scale>1 else "Dolly Out")
    if abs(rot)>th_rot: lbl.append("Roll Right" if rot>0 else "Roll Left")
    if abs(dx)>th_trans and abs(dx)>=abs(dy): lbl.append("Pan Left" if dx>0 else "Pan Right")
    if abs(dy)>th_trans and abs(dy)>abs(dx): lbl.append("Tilt Up" if dy>0 else "Tilt Down")
    if not lbl: lbl.append("Stay")
    labels.append(lbl)

Heuristic starting points (720p, high fps; scale with resolution/fps)

  • Tune thresholds based on resolution and frame rate (e.g., normalize translation by image width/height, rotation in degrees, scale as relative ratio).
  • Low texture/low light: increase feature count, use larger LK windows, and relax RANSAC settings.

Self-check

  • [ ] Fallback to identity transform on failure; never emit empty labels.
  • [ ] Direction conventions consistent (image right shift = camera pans left).
  • [ ] Multi-label allowed; no forced single label.
  • [ ] Compressed intervals cover all sampled frames; keys formatted correctly.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.76%
按下载量换算600

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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