tacslip op• Datenarten: image2d × image2d × scalar × scalar × scalar → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import tacslip; tacslip.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("marker_track"))
Verschiebungsvektorfeld aus Referenz- und belasteten Markierungsbildern (marker_image): Detektion (marker_detect, 2 Bilder) → Zuordnung über Kontinuität (marker_match_grow) → u = p1 − p0 [px]. Rückgabe p0, p1, u (je (M, 2)), matched, n0, n1. Bei piv=True wird das Feld von pivops.piv_cross_correlate (2. Implementierung, Suche ±0.12 Fenster) als piv_flow, piv_info, piv_at (Funktion, die es an einer Punktliste abtastet) angehängt. Raises ValueError: die 2 Bilder haben unterschiedliche Formen.
• 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.
• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py
table als Eingabe)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. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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