coverage_edge_points — DRIVE `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"))

उपयोग

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))।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

4 軸方向(上下左右)の対を全部使う。inside / outside は bool マスク(同じ形)、gray は明るさ(float)。min_contrast 未満の対は捨て、exclude のマスクに掛かる対も捨てる。返りは (N, 2) の (u, v)(列・行)。Raises ValueError: 形が違う、対が 1 つも無い。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`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)।*

coverage_edge_points — DRIVE pegsim op