tacslip op• Data kinds: image2d × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_detect(m, dark: 'float', r_px: 'float', binary: 'bool' = False) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacslip; tacslip.marker_detect(m, dark: 'float', r_px: 'float', binary: 'bool' = False) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("marker_detect"))
marker image m (marker_image) → marker केंद्र। weighted (मुख्य, (N, 2) के (x, y) [px]): ऊँचे threshold 0.5·dark के connected components (blob2d.blob_label) को body मानता है, नीचे threshold 0.08·dark के pixels (fringes) को distance transform से निकटतम body को सौंपता है, और m-weighted centroid को iterative Gaussian weighting (σ = r_px) से परिष्कृत करता है। weighted_plain = परिष्करण से पहले। binary=True पर binary = blob2d.blob_features के row/col (binary centroid; perimeter और convex hull तक गणना करता है, इसलिए 1,000 markers में 0.4 s)। किनारे को छूने वाले components हटा दिए जाते हैं। n = bodies की संख्या। fringes को body से अलग इसलिए किया जाता है क्योंकि slip annulus में पड़ोसी अंतराल 8 → 6 px तक सिकुड़ने पर नीचे threshold के fringes जुड़कर 1 component में मिल जाते हैं (मापा गया)। Raises ValueError: m 2-D नहीं है, dark (0, 1] से बाहर, r_px ≤ 0।
• 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_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.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
tacslip)mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers
*Provenance: tacslip.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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