balltrack op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import balltrack; balltrack.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("spin_from_marker_sequence"))
프레임 열의 마커 방향 dirs[k]((M_k, 3)의 단위 벡터, 찾지 못한 프레임은 None)로부터 각속도를 읽습니다(2단).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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。
• 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_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 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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