marker_track — DRIVE `tacslip` op

• Data kinds: image2d × image2d × scalar × scalar × scalar → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacslip; tacslip.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("marker_track"))

उपयोग

reference और load के बाद की marker images (marker_image) से displacement vector field: detection (marker_detect, 2 images) → continuity से correspondence (marker_match_grow) → u = p1 − p0 [px]। return p0, p1, u (हर एक (M, 2)), matched, n0, n1। piv=True पर pivops.piv_cross_correlate का field (2nd implementation, खोज ±0.12 window) piv_flow, piv_info, piv_at (बिंदुओं की सूची पर sample करने वाला function) के रूप में जोड़ा जाता है। Raises ValueError: 2 images के shape अलग।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`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)।*

marker_track — DRIVE tacslip op