kendamaworld op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.kendama_world(kp: 'dict', *, floor: 'bool' = True, floor_size: 'float' = 4.0, hand=(0.0, 0.0, 1.0), p_ball=None, hang_deg: 'float' = 12.0, hang_dir=(1.0, -1.0, 0.0), subdiv: 'int' = 3, n: 'int' = 32) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import kendamaworld; kendamaworld.kendama_world(kp: 'dict', *, floor: 'bool' = True, floor_size: 'float' = 4.0, hand=(0.0, 0.0, 1.0), p_ball=None, hang_deg: 'float' = 12.0, hang_dir=(1.0, -1.0, 0.0), subdiv: 'int' = 3, n: 'int' = 32) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("kendama_world"))
바닥 + 켄(kp의 기술 자세 R_ken, 쥐는 곳 kp["grip"]을 hand에) + 구멍 있는 공 + 끈의 월드. 원점은 바닥, z는 위. 공은 사라도의 실 구멍에서 끈의 유효 길이(kp["pendulum_length"])만큼 아래(바로 아래에서 hang_deg만큼 hang_dir 쪽으로 흔들린 위치 — 대각선 (1, −1)이면 방위 0°와 90°의 두 카메라에서 횡방향 어긋남이 보임). p_ball을 넘기면 거기에 놓습니다. 바닥은 0.25 m 셀로 나눕니다(1장의 큰 사각형이면 카메라 뒤에 걸치는 삼각형째 버려져 바닥이 사라짐). 반환값의 world["kendama"] = {"ken", "ball", "string"}(objects의 인덱스) + "kp".
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
table 를 입력으로 받는 것)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_rig · ken_truth
*Provenance: kendamaworld.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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