marker_divergence — DRIVE tactorque op

• 데이터 종류: matrix × matrix × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_divergence(pts, u, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 4, k_max: 'int' = 24) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tactorque; tactorque.marker_divergence(pts, u, radius: 'float', min_neighbors: 'int' = 4, k_max: 'int' = 24) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("marker_divergence"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

散在マーカー pts (N, 2) と変位 u (N, 2) から各点の発散 `div = ∂ux/∂x + ∂uy/∂y と回転 curl` = ∂uy/∂x − ∂ux/∂y

(単位は u の単位 ÷ pts の単位)。近傍半径 `radius 内(最大 k_max` 個)の点に平面 c0 + c1 x + c2 y を最小二乗で当てる

(規則格子 + 半径 1.01 ピッチなら 5 点の中心差分と同値で :func:sceneflow.flow_divergence と 1e-15、半径 1.5 ピッチの 9 点は行平均の差分で

縁で 11 % 違う、実測)。正規方程式を点ごとに一括で解く。近傍が `min_neighbors` 未満、または正規方程式が特異(共線)な点は

`valid` = False、div/curl = nan(fail-closed: 黙って 0 にしない)。FEM の散在節点にも同じ op。

Raises ValueError: pts/u が (N, 2) でない、形が違う、radius ≤ 0、N < min_neighbors。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(tactorque)

punch_pressure · punch_surface_uz · hertz_pressure_shifted · ellipse_pressure_shifted · pressure_first_moment · boussinesq_kernel · boussinesq_surface_displacement · surface_divergence_closed_form

*Provenance: tactorque.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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