preston_coefficient_fit — DRIVE polish op

• 데이터 종류: image2d × image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import polish; polish.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("preston_coefficient_fit"))

사용법

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

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。

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_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.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(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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