diabolo_axis_from_image — DRIVE `diabolo` op

• Datenarten: rgb × table × table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_axis_from_image(img, cam: 'dict', params: 'dict', *, refine: 'bool' = True, iters: 'int' = 15) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import diabolo; diabolo.diabolo_axis_from_image(img, cam: 'dict', params: 'dict', *, refine: 'bool' = True, iters: 'int' = 15) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("diabolo_axis_from_image"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Ermittelt aus 1 Frame den Mittelpunkt des Rands der vorderen Schale center_rim und die Achse axis (zur Kamera zeigend). Diabolo-Mittelpunkt center = center_rim − (L/2) axis. Ohne Lernen.

Anfangswert (schwache Perspektive): große Halbachse der Randellipse → Tiefe, kurz/lang = cos θ, Verschiebung der Mitte der Bodenplatte = (L/2 − z_h) sin θ, θ = atan2(sin, cos) (Acos-Boden vermeiden), Abweichungsrichtung = Bildrichtung der Achse. Endbearbeitung: Randkreis (Radius R, Mittelpunkt C) und Bodenplatte (Radius r_h, Mittelpunkt C − (L/2 − z_h) a) Passen Sie die Polygonmomente (Fläche, Schwerpunkt, quadratisch) der exakten perspektivischen Projektion an die Momente der Maske an, indem Sie Gauß-Newton verwenden (5 Freiheitsgrade, 8 Residuen). „ok = False“, wenn der Rest „residual_px“ 0,15 px überschreitet (z. B. die Bodenplatte ist durch eine Wand verdeckt, 2,8 px bei 45° von der Sichtlinie, ≤ 0,02 px bis 38°).

Gibt „{“center“, „center_rim“, „axis“, „axis_init“, „tilt_init_deg“, „a_px“, „b_px“, „hub_px“, „rim_px“, „residual_px“, „ok“, „seg“} zurück. Erhöht „ValueError“: Die Form des Bildes, die Innenseite der Tasse oder die Bodenplatte sind nicht erkennbar (kann nicht abgeschätzt werden).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`diabolo`)

diabolo_params · diabolo_spheroid · spheroid_closest · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static

*Provenance: diabolo.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

diabolo_axis_from_image — DRIVE diabolo op