field_position_sweep — DRIVE tacscalib op

• データ種: matrix × signal × any → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacscalib; tacscalib.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("field_position_sweep"))

使い方

誤差の位置依存: 各画像の接触中心 (行, 列) と誤差(中央値など)を画像中心からの距離に対して並べ、最小二乗の傾き [誤差 / 100 px] と Spearman の順位相関(同順位は平均順位)を返す(numpy だけ)。

返り: dist_px・err・slope_per_100px・intercept・spearman・n。Raises ValueError: 3 組未満 / 形の不一致 / 非有限 / image_shape の形。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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