tactile op• Datenarten: image → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tac_shear_field", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe (ein Nicht-Bild-Rückgabewert wird als Wert gezeigt).*
In-Plane-Scherungs-Näherung aus dem 2-D-Strukturtensor (Foerstner-/Bigun-Granlund-Orientierungskohärenz). Der Tensor `J = G_sigma(grad v * grad v^T) hat Eigenwerte l1 >= l2, und die Kohärenz (l1-l2)/(l1+l2) = sqrt((J11-J22)^2 + 4*J12^2) / (J11+J22) ist 1, wo die Geltextur in eine einzige dominante Richtung gestreckt ist (wie unter tangentialer/Scherbelastung) und 0, wo sie isotrop ist. Das Ergebnis wird zusätzlich mit der Tensorspur (Gradientenenergie) gewichtet, damit texturfreies, unberührtes Gel dunkel bleibt, statt Rauschorientierungen zu verstärken. a = Integrations-Sigma des Tensors (0,6..4,6), b` = Ausgabeverstärkung (0,5..2,5). Ausgabe auf [0,1] begrenzt, HxW; ein konstanter Frame hat null Gradientenenergie und ergibt ein durchweg nullwertiges Scherfeld.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
tac_shear_field 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
tactile)tac_contact_mask · tac_height_from_shading · tac_surface_normal · tac_pressure_proxy
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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