tacscalib op• データ種: rgb × table × image2d → normalmap
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import tacscalib; tacscalib.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("gradient_lut_invert"))
RGB (H, W, 3) → 法線 (H, W, 3): 中身のあるビン(count ≥ `min_count`)のうち色が最も近いものの中心法線。位置依存版の
表(:func:gradient_lut_build に positions を与えたもの)は画素の位置で各ビンの色を予測してから比べる。
`method="coarse"(既定): coarse × coarse ビンの区画ごとに代表(行の最も多いビン)を置いて色の近い上位 topk`
区画を選び、それぞれの周り 3 × 3 区画だけ全ビンを比べる(粗 → 細)。`"exact"`: 全ビンの総当たり(基準)。
色 → 法線は多峰(離れたビンがほぼ同じ色を持つ)なので、粗 → 細は総当たりと同じビンを選ぶとは限らない: 実機の 1 台目で
一致は約 9 割、外れた画素も角誤差の中央値はほぼ同じ(門で測る)。
`mask の外は (0, 0, 1)。min_count` は使うビンの行数の下限: ノイズの無い合成なら 1 でよいが、実機では 1 行だけのビン
(1 台目の較正 24 枚で 624 個)の色の平均がノイズそのもので、1 のままだと復元した深さが +18 % 偏る(行 10 以上で +6 %)。
逆に位置の項を当てたビンだけ(`min_count=min_rows_poly`)で引くと傾き 0〜15° が不感帯になる。
Raises `ValueError`: 形 / mask の形 / method の綴り / coarse・topk・chunk が 1 未満 / 使えるビンが 0 /
位置依存版で画像の大きさが違う。
• 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。
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
normalmap を入力に取れる)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.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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