tacscalib op• 데이터 종류: matrix × matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_lut_build(rgb_rows, normal_rows, bins: 'int' = 125, positions=None, image_shape=None, flat_rgb=None, flat_positions=None, min_rows_poly: 'int' = 30, ridge: 'float' = 0.001, pool: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacscalib; tacscalib.gradient_lut_build(rgb_rows, normal_rows, bins: 'int' = 125, positions=None, image_shape=None, flat_rgb=None, flat_positions=None, min_rows_poly: 'int' = 30, ridge: 'float' = 0.001, pool: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("gradient_lut_build"))
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example-based の勾配 LUT: 法線の(傾き θ, 向き φ)を bins × bins に切り、各ビンに落ちた画素の RGB の平均を入れる
(`np.add.at で重複した添字も全部足す)。rgb_rows (P, 3)、normal_rows` (P, 3)。
`positions((P, 2) = (行, 列))と image_shape を与えると位置依存版: min_rows_poly` 行以上のビンに
RGB = 6 係数 · [x², y², xy, x, y, 1] を当てる(x, y は画像寸法で −1..1、定数項以外に小さなリッジ)。`pool=True` なら
行の少ないビンは角度で最も近い多項式ビンの位置の項(5 係数)を借り、定数項だけを自分の行の平均に合わせる —— 位置の項を
当てたビンだけで引くと傾きの小さいビンが全部落ちて 0〜15° が不感帯になる(試作で踏んだ罠)。
`flat_rgb((F, 3)、位置つきなら flat_positions` (F, 2) も)は「平らな例」= 法線 (0, 0, 1) として足す行(接触から
遠い輪など、弱い真値)。
返り: `bins、mean_rgb (bins, bins, 3)(空のビンは nan)、count (bins, bins)、centre_normals` (bins, bins, 3)、
`n_rows、n_flat、coef ((bins, bins, 6, 3) か None)、basis("unit")、image_shape、poly_bins`・
`pooled_bins`(位置の項を当てた / 借りたビンの数)。
Raises `ValueError`: 形の不一致 / bins < 4 / min_rows_poly < 6 / 行が 0 / 非有限 / positions と image_shape の片方だけ /
flat_positions だけ。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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