kendamaworld op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.kendama_rig(kp: 'dict' = None, *, n: 'int' = 2, distance: 'float' = 1.5, height: 'float' = 1.05, fov_deg: 'float' = 45.0, width: 'int' = 480, height_px: 'int' = 360, target=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'list' (implementation को सीधे call करना हो तो import kendamaworld; kendamaworld.kendama_rig(kp: 'dict' = None, *, n: 'int' = 2, distance: 'float' = 1.5, height: 'float' = 1.05, fov_deg: 'float' = 45.0, width: 'int' = 480, height_px: 'int' = 360, target=(0.0, 0.0, 1.0)) -> 'list', registry से लेना हो तो opsdrive.get("kendama_rig"))
swing-up के space (x, y ∈ ±0.4 m, z ∈ 0.55 से 1.45 m: हाथ 1.0 m, डोरी 0.42 m, उठाना 0.265 m) को देखने वाले cameras का set। n = 2: azimuth 0° और 90°, n = 4: हर 90°। सभी target (default (0, 0, 1.0)) को देखते हैं। return value [{"pose", "K", "eye", "width", "height"}, …] (ballworld.camera_rig 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।
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.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
kendamaworld)ken_mesh · add_ken · ken_set_pose · string_mesh · add_string · string_set · kendama_world · ken_truth
*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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