pegsim op• Data kinds: image2d × image2d × image2d → matrix
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.coverage_edge_points(gray, inside, outside, min_contrast: 'float' = 25.0, exclude=None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import pegsim; pegsim.coverage_edge_points(gray, inside, outside, min_contrast: 'float' = 25.0, exclude=None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("coverage_edge_points"))
• GPU: हाँ (allow-list का mechanical GPU path, CuPy)। device="auto" मापे गए आकार (4,194,304 pixel) और उससे बड़े पर GPU चुनता है
anti-aliased boundary की brightness (coverage) से subpixel edge points (u, v) लौटाता है: inside की ओर का pixel p और 2 pixels आगे outside वाले जोड़े में, edge की स्थिति = p से (−0.5 + f_p + f_q) pixels (f = उस pixel का inside coverage = (I − I_out) / (I_in − I_out))।
4 अक्ष-दिशाओं (ऊपर-नीचे-बाएँ-दाएँ) के सभी जोड़े उपयोग होते हैं। inside / outside bool मास्क हैं (समान आकार), gray चमक (float) है। min_contrast से कम वाले जोड़े छोड़ दिए जाते हैं, और exclude मास्क पर पड़ने वाले जोड़े भी छोड़ दिए जाते हैं। रिटर्न (N, 2) का (u, v) (स्तंभ, पंक्ति) है। Raises ValueError: आकार भिन्न है, एक भी जोड़ा नहीं है।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• gallery_drive_peg — py -3.11 examples/gallery_drive_peg.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume
pegsim)peg_params · whitney_clearance · two_point_depth · wedging_check · jamming_diagram · chamfer_capture · contact_state_predict · circle_fit_known_radius
*Provenance: pegsim.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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