tacscalib op• Data kinds: matrix × signal × any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacscalib; tacscalib.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("field_position_sweep"))
त्रुटि की स्थिति पर निर्भरता: हर image के contact केंद्र (row, column) और त्रुटि (जैसे median) को image केंद्र से दूरी के सापेक्ष रखता है, और least-squares slope [त्रुटि / 100 px] तथा Spearman rank correlation (बराबर rank पर औसत rank) लौटाता है (केवल numpy)। return: dist_px, err, slope_per_100px, intercept, spearman, n। Raises ValueError: 3 से कम जोड़े / shape बेमेल / non-finite / image_shape का shape।
• 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।
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height
*Provenance: tacscalib.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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