tacscalib op• 数据种类:rgb × table × image2d → normalmap
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import tacscalib; tacscalib.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsdrive.get("gradient_lut_invert"))
RGB (H, W, 3) → 法线 (H, W, 3)：在非空 bin(count ≥ min_count)中取颜色最接近者的中心法线。位置相关版的表(向 gradient_lut_build 传入 positions 所得)先按像素位置预测各 bin 的颜色，再进行比较。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
method="coarse"(既定): coarse × coarse ビンの区画ごとに代表(行の最も多いビン)を置いて色の近い上位 topk 区画を選び、それぞれの周り 3 × 3 区画だけ全ビンを比べる(粗 → 細)。"exact": 全ビンの総当たり(基準)。色 → 法線は多峰(離れたビンがほぼ同じ色を持つ)なので、粗 → 細は総当たりと同じビンを選ぶとは限らない: 実機の 1 台目で一致は約 9 割、外れた画素も角誤差の中央値はほぼ同じ(門で測る)。mask の外は (0, 0, 1)。min_count は使うビンの行数の下限: ノイズの無い合成なら 1 でよいが、実機では 1 行だけのビン(1 台目の較正 24 枚で 624 個)の色の平均がノイズそのもので、1 のままだと復元した深さが +18 % 偏る(行 10 以上で +6 %)。逆に位置の項を当てたビンだけ(min_count=min_rows_poly)で引くと傾き 0〜15° が不感帯になる。Raises ValueError: 形 / mask の形 / method の綴り / coarse・topk・chunk が 1 未満 / 使えるビンが 0 / 位置依存版で画像の大きさが違う。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
normalmap 作为输入)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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