ken_truth — DRIVE kendamaworld op

• データ種: table × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ken_truth(world: 'dict', i_ken: 'int', cam: 'dict') -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import kendamaworld; kendamaworld.ken_truth(world: 'dict', i_ken: 'int', cam: 'dict') -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("ken_truth"))

使い方

けん i_ken の真値の投影: 受ける皿の縁の中心(anchors[kp["catch_cup"] + "_rim"] を姿勢で動かした点)の (col, row)、深度、

像での皿の半径 [px] (大皿の半径で)、

`visible`(カメラの前にあり画素が像の内側)。ballworld.ball_truth と同型。

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)

• (まだありません)

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(kendamaworld)

ken_mesh · add_ken · ken_set_pose · string_mesh · add_string · string_set · kendama_world · kendama_rig

*Provenance: kendamaworld.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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