tacslip op• Data kinds: rgb × matrix × scalar × scalar → rgb
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.membrane_render_markers(rgb, pts, r_px: 'float', dark: 'float', sub: 'int' = 8) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacslip; tacslip.membrane_render_markers(rgb, pts, r_px: 'float', dark: 'float', sub: 'int' = 8) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("membrane_render_markers"))
RGB (H, W, 3) पर काली disc वाले markers (केंद्र pts (N, 2) [px], त्रिज्या r_px) बनाता है: pixel coverage से rgb *= 1 − dark·coverage। coverage केवल disc के किनारे वाले pixels पर sub² supersampling से (अंदर 1, बाहर 0)। image को interpolation से विकृत नहीं किया जाता, इसलिए ground truth सटीक है। Raises ValueError: rgb (H, W, 3) नहीं है, pts (N, 2) नहीं है, r_px ≤ 0, dark [0, 1] से बाहर।
• 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_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.py
• 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
rgb को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_depth_decode · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain
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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