wipe_coverage — DRIVE polish op

• データ種: image2d × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.wipe_coverage(image, res: 'float', threshold='otsu', coat=None, optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, min_area: 'int' = 4) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import polish; polish.wipe_coverage(image, res: 'float', threshold='otsu', coat=None, optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, min_area: 'int' = 4) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("wipe_coverage"))

使い方

拭けた所(明るい = 膜が消えた所)の面積を画像から読む。2 値化と連結成分は detect.segment_objects(Otsu が既定)。

返り `area(拭けた画素 × res² [m²])、fraction、largest_area、n_regions、mask、threshold`(Otsu の

しきい値 = 拭けた側の最小と残った側の最大の中点で推定)、`coat を渡せば residual_at_threshold`(しきい値の明るさが意味する

残った膜の厚さ —— 読んだ帯は「除去 ≥ h0 − この厚さ」の所)。Raises ValueError: 画像の検査、res ≤ 0、拭けた所も残った所も

無い(しきい値が決まらない)。

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)

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

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(polish)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · band_width_profile

*Provenance: polish.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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