preston_coefficient_fit — DRIVE `polish` op

• Datenarten: image2d × image2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import polish; polish.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("preston_coefficient_fit"))

Verwendung

Löst Tiefenkarte = k_p × Verweilkarte (dwell_map = mit k_p = 1 integriertes ∫ p |v_rel| dt [Pa·m]) nach kleinsten Quadraten und gibt den Preston-Koeffizienten zurück: die Anpassung durch den Ursprung k_p sowie mit Achsenabschnitt k_p_affine / offset, r2, rms_residual, n. Ohne mask werden die Pixel verwendet, deren Verweilwert 5 % des Maximums übersteigt. Raises ValueError: Formen verschieden oder nicht endlich, weniger als 3 Pixel, Verweilwert 0.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`polish`)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · wipe_coverage

*Provenance: polish.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

preston_coefficient_fit — DRIVE polish op