pegtactile op• 데이터 종류: matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.symmetry_order_contour(contour, K: 'int' = 24, rel: 'float' = 0.01) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegtactile; pegtactile.symmetry_order_contour(contour, K: 'int' = 24, rel: 'float' = 0.01) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("symmetry_order_contour"))
닫힌 윤곽 (N, 2) = (row, col)의 복소 푸리에 계수(fourierdesc.contour_fourier_complex, 호 길이로 재샘플링, ±K차)에서 n회 대칭의 차수를 읽습니다. n회 대칭이면 0이 아닌 계수는 k ≡ 1 (mod n)뿐입니다. 유의한(|c_k| > rel·|c_1|, k ≠ 0, 1) k에 대한 (k − 1)의 최대공약수가 n입니다. 유의한 k가 없으면 원(n = 0 = 연속)입니다. 방향 α̂ = arg(c₁₋ₙ c₁ⁿ⁻¹)/n(시작점 선택에 의존하지 않는 불변량, mod 2π/n). n = 1은 c₂ c₁⁻²에서 α̂ = −arg(·) — k = −1(진폭 3배)은 형상마다 상수 위상이 달라 참조 없이 분기(α / α + π)를 정할 수 없음(시작품에서 180° 잘못 판정). 반환 n, angle(rad, n = 0이면 nan), amps(k → |c_k|/|c_1|), sig, centroid(c₀ = (row, col)). 2차 모멘트의 방향은 n ≥ 3에서 관성이 등방이 되어 사용할 수 없음(PoC의 함정 게이트). Raises ValueError: 윤곽이 (N ≥ 8, 2)가 아님, K < 6.
• 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_peg_insertion_tactile — py -3.11 examples/poc_peg_insertion_tactile.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pegtactile)pad_params · pad_context · peg_wrench_to_pad_loads · pad_loads_to_peg_wrench · pad_shear_asymmetry · pad_marker_displacement · pad_tactile_frame · pad_tactile_read
*Provenance: pegtactile.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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