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Agent Skill · 效率

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

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。

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 18,561。

总安装 2,303周安装 95GitHub Stars 公开资料未说明下载 752核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

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

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

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。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,303 次,近一周安装 95 次,下载 752 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
dynamic-object-aware-egomotion-egomotion-estimation

动态对象感知自我运动自我运动估计 · 本页

2,303—权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

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.

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

权限未标注

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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