hole_detect — DRIVE kendama op

• Datenarten: image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.hole_detect(img, ball_center, ball_radius, *, dark_ratio: 'float' = 0.45, min_sat: 'float' = 0.35, min_chroma: 'float' = 0.1, min_area: 'int' = 3) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import kendama; kendama.hole_detect(img, ball_center, ball_radius, *, dark_ratio: 'float' = 0.45, min_sat: 'float' = 0.35, min_chroma: 'float' = 0.1, min_area: 'int' = 3) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("hole_detect"))

Verwendung

Sucht die dunkle Scheibe (das Loch der Ken-Spitze) im Bild der Kugel: innerhalb des Kreises mit Kugelmitte ball_center (col, row) und Bildradius ball_radius [px] die größte Zusammenhangskomponente der Pixel, deren Helligkeit (Mittel von RGB) unter dem dark_ratio-fachen des Medians der Kugelhelligkeit liegt, deren Sättigung (max − min)/max ≥ min_sat ist (schließt die graue Schnur aus) und deren Farbart (RGB / |RGB|) mindestens min_chroma vom Median der Kugelfarbart entfernt ist (eine verschattete Kugeloberfläche verliert nur Helligkeit, die Farbart bleibt gleich — Auswahl nur nach Helligkeit verwechselte Schatten mit dem Loch; gemessen und verworfen). Rückgabewert {"found", "col", "row", "angle" (Bildwinkel von der Kugelmitte → Lochschwerpunkt [rad], atan2(Δrow, Δcol)), "offset" (Abstand / ball_radius: 0 = frontal, → 1 = Rand), "ellipticity" (kleine Achse / große Achse, aus den Momenten 2. Ordnung: 1 = frontal gesehener Kreis, → 0 = genau seitlich), "area" [px]}. Wird nichts gefunden, ist found False (der Rest NaN). Frontal gesehen fällt die Lochmitte mit der Kugelmitte zusammen; je weiter es zur Seite dreht, desto näher rückt es an den Rand und desto flacher wird es (offset ≈ sin φ, ellipticity ≈ cos φ, φ = Winkel zwischen Lochachse und Sichtlinie). ValueError, wenn img nicht (H, W, 3) ist oder ball_radius > 0 nicht gilt.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen table als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (kendama)

kendama_params · elliptic_k_agm · pendulum_period_exact · pendulum_launch_speed · pendulum_rod_simulate · tether_tension_fixed · tether_slack_angle · swing_up_plan


*Provenance: kendama.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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