polish op• Data kinds: image2d × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.wipe_coverage(image, res: 'float', threshold='otsu', coat=None, optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, min_area: 'int' = 4) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import polish; polish.wipe_coverage(image, res: 'float', threshold='otsu', coat=None, optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, min_area: 'int' = 4) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("wipe_coverage"))
image से पोंछे गए हिस्से (चमकीला = जहाँ film गायब हुई) का क्षेत्रफल पढ़ता है। binarization (2 मानों में बाँटना) और connected component detect.segment_objects से (default Otsu)। area (पोंछे गए pixel × res² [m²]), fraction, largest_area, n_regions, mask, threshold (Otsu threshold = पोंछे गए पक्ष के न्यूनतम और बचे पक्ष के अधिकतम का मध्यबिंदु मानकर अनुमानित) और, coat देने पर, residual_at_threshold (threshold की brightness से निकलने वाली बची film की मोटाई — पढ़ा गया band वह है जहाँ "removal ≥ h0 − यह मोटाई") लौटाता है। Raises ValueError: image की जाँच, res ≤ 0, न पोंछा गया हिस्सा है न बचा हुआ (threshold तय नहीं हो सकता)।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
polish)preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · band_width_profile
*Provenance: polish.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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