braidpath op• Datenarten: image2d → matrix
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.grid_hole_points(grid) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import braidpath; braidpath.grid_hole_points(grid) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("grid_hole_points"))
• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)
Ein repräsentativer Punkt je Gitterloch (Zusammenhangskomponente blockierter Zellen, die den Rand nicht berührt): Mittelpunkt [x, y] der blockierten Zelle, die dem Schwerpunkt am nächsten liegt.
Blockierte Bereiche, die den Rand berühren, sind mit der Außenwelt verbunden und bilden kein Loch (sie erzeugen keine zusätzlichen Pfadklassen). 4er-Zusammenhang (wie bei der Bewegung).
Raises: ValueError (Gitter leer, nicht 2-dimensional oder mit nicht endlichen Werten —— NaN wird nicht als „befahrbar“ gelesen).
• 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.
• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py
matrix als Eingabe)world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume
braidpath)braid_from_trajectories · braid_reduce · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · braid_equivalent · homotopy_class_compare · pairwise_winding
*Provenance: braidpath.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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