preston_coefficient_fit — DRIVE polish op

• データ種: image2d × image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import polish; polish.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("preston_coefficient_fit"))

使い方

深さの地図 = k_p × 滞在の地図(`dwell_map` = k_p = 1 で積分した ∫ p |v_rel| dt [Pa·m])を最小二乗で解き、Preston 係数を

返す。原点を通す当てはめ `k_p と、切片つき k_p_affine / offset、r2、rms_residual、n。mask` が無ければ

滞在が最大の 5 % を超える画素。Raises ValueError: 形が違う・非有限、画素が 3 未満、滞在が 0。

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_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.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(polish)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · wipe_coverage

*Provenance: polish.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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