tacslip op• 데이터 종류: matrix × matrix × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_match_grow(p0, p1, pitch_px: 'float', seed_tol: 'float' = 0.25, tols=(0.2, 0.3, 0.45), nb_r: 'float' = 1.6, border: 'float' = 2.0, max_iter: 'int' = 80) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacslip; tacslip.marker_match_grow(p0, p1, pitch_px: 'float', seed_tol: 'float' = 0.25, tols=(0.2, 0.3, 0.45), nb_r: 'float' = 1.6, border: 'float' = 2.0, max_iter: 'int' = 80) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("marker_match_grow"))
기준 마커 p0과 하중 후 p1(각 (N, 2) [px])의 대응을 연속성으로 넓혀 가며 구함. 반환 i0·i1(대응의 index 배열), matched.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
規則格子では |u| がピッチ/2 を超えると最近傍も相関も隣のマーカーに飛ぶ(実測: 8 px 格子で 5 px のずれを PIV は −3 px と読む)。種 = p0 の外接矩形の縁(border·ピッチ以内)にあるマーカーで、予測なしの最近傍が seed_tol·ピッチ以内かつ 2 番目が 0.75 ピッチより遠いもの(「接触は視野の内側にあり縁は遠方場 = 小変位」という物理の前提。どこでも種にすると、核の変位 6.4 px が隣の基準位置から 1.6 px なのでピッチ 1 つ飛んだ偽の種が 27 個できた)。以後、未対応のマーカーは nb_r·ピッチ以内の既対応 2 点以上の変位の平均を予測にして tol·ピッチ以内の最近傍を取り、tol は小さい値から段階的に緩める。1 つの p1 は 1 回しか使わない。Raises ValueError: p0/p1 が (N, 2) でない、pitch_px ≤ 0。
• 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.
• (아직 없음)
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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