marker_image — DRIVE `tacslip` op

• Datenarten: rgb × rgb → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_image(rgb, bg) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import tacslip; tacslip.marker_image(rgb, bg) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("marker_image"))

Verwendung

Reines Markierungsbild m = 1 − gray/gray_bg ∈ [0, 1] (H, W). bg = Bild bei gleicher Beleuchtung ohne Markierungen = entspricht der Referenzbild-Kalibrierung am realen Gerät. Raises ValueError: die 2 Bilder haben unterschiedliche Formen oder sind nicht (H, W, 3).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py

• poc_tactile_dipole_torque — py -3.11 examples/poc_tactile_dipole_torque.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

Gleiche Kategorie (`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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

marker_image — DRIVE tacslip op