tacscalib op• 데이터 종류: rgb × table × image2d → normalmap
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.poly_lut_invert(rgb, poly: 'dict', mask=None, method: 'str' = 'coarse') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import tacscalib; tacscalib.poly_lut_invert(rgb, poly: 'dict', mask=None, method: 'str' = 'coarse') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("poly_lut_invert"))
어댑터: 외부의 위치 의존 다항식 LUT(bins와 grad_r / grad_g / grad_b = (bins, bins, 6); 빈마다 6개 계수 [x², y², xy, x, y, 1]로, x = 열, y = 행을 픽셀 그대로 사용해 배경 차분의 각 채널을 나타내는 형식)를 gradient_lut_invert와 같은 역참조(같은 빈 분할, 같은 거친 단계 → 세밀한 단계)에 통과시킵니다. rgb는 외부 절차와 같은 배경 처리를 한 차분입니다. 외부 표는 모든 빈이 채워져 있으므로 모든 빈을 사용합니다. Raises ValueError: 키 누락 / 계수의 형상이 (bins, bins, 6)이 아님 / 비유한 값.
• 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.
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
normalmap 를 입력으로 받는 것)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height
*Provenance: tacscalib.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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