grid_hole_points — DRIVE braidpath op

• 데이터 종류: image2d → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.grid_hole_points(grid) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import braidpath; braidpath.grid_hole_points(grid) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("grid_hole_points"))

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

격자의 구멍(외곽에 닿지 않는, 막힌 칸의 연결 성분)마다 대표 점을 1 개: 무게중심에 가장 가까운 막힌 칸의 중심 [x, y].

외곽에 닿는 막힌 영역은 바깥 세계와 이어져 있으므로 구멍이 되지 않는다(경로의 류를 늘리지 않는다). 4 연결(이동과 같음).

Raises: ValueError(격자가 비었음, 2 차원이 아님, 비유한 값을 포함 —— NaN 을 “주행 가능”으로 읽지 않는다).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume

같은 카테고리(braidpath)

braid_from_trajectories · braid_reduce · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · braid_equivalent · homotopy_class_compare · pairwise_winding

*Provenance: braidpath.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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