tacscalib op• Data kinds: rgb × normalmap × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacscalib; tacscalib.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("lights_fit_from_sphere"))
background-subtracted images (1 या क्रम) और ज्ञात normals से हर channel का linear Lambertian model least squares से हल करता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
order=0: I_c = a_c + l_c · n(3 チャネル × 4 = 12 パラメタ)。order=2(診断用): 4 つの係数それぞれが位置の 2 次式(チャネルあたり 24、計 72 パラメタ)—— 線形模型の残差が「照明の非一様」か「反射の非線形」かを分ける。diffs (H, W, 3) かその列、normals (H, W, 3) の列、masks (H, W) bool の列。
返り: order、L (3, 3)(行 c = l_c、長さ = チャネルの強度。order 2 は画像中心の値)、ambient (3,)、rms (3,) (当てはめ残差)、n_rows(使った画素数)、cond(設計行列の条件数)、order 2 は coef (4, 6, 3) と image_shape。Raises ValueError: 列の長さ・形の不一致 / order が 0・2 以外 / 画素が未知数より少ない / 法線が退化(平面上)。
• 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_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.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
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.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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