balltrack op• データ種: any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import balltrack; balltrack.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("spin_from_marker_sequence"))
コマの列の模様の向き dirs[k]((M_k, 3) の単位ベクトル、見つからないコマは None)から角速度を読む(2 段)。
1 段目: 隣のコマ同士で、向きが max_angle [rad] 以内で最も近い模様を組にして Kabsch(spin_from_markers)、その中央値を ω₁ とする。2 段目: lag コマ離れた組を、前のコマを ω₁ で回した予測に最も近い模様(max_angle/2 以内)と組んで当て直す —— 回転角が lag 倍になるので、模様の位置の誤差が効く割合は 1/lag。★1 コマの回転角は max_angle より十分小さいこと(模様の取り違え)、lag コマの回転は π より小さいこと(Kabsch は最短の回転を返す)。返り値 {"omega", "omega_stage1", "n_pairs", "per_pair" (N, 3)}(ω は dirs と同じ座標系)。組が 1 つも無ければ ω は NaN。模様が見えた向きの組が要るので、各コマ 2 個以上の模様が要る。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_bounce.py
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
balltrack)ball_detect · ball_track · kalman_ca · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers
*Provenance: balltrack.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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