kendamaworld op• Data kinds: table × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ken_truth(world: 'dict', i_ken: 'int', cam: 'dict') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import kendamaworld; kendamaworld.ken_truth(world: 'dict', i_ken: 'int', cam: 'dict') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ken_truth"))
ken i_ken का ground truth projection: पकड़ने वाले cup के किनारे के केंद्र (anchors[kp["catch_cup"] + "_rim"] को pose से हिलाया गया बिंदु) का (col, row), depth, image में cup की त्रिज्या [px] (बड़े cup की त्रिज्या से), visible (camera के सामने और pixel image के अंदर)। ballworld.ball_truth जैसा रूप।
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
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
kendamaworld)ken_mesh · add_ken · ken_set_pose · string_mesh · add_string · string_set · kendama_world · kendama_rig
*Provenance: kendamaworld.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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