polish op• 데이터 종류: image2d × scalar → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("wipe_coverage"))
영상에서 닦인 곳(밝음 = 막이 사라진 곳)의 면적을 읽습니다. 이진화와 연결 성분은 detect.segment_objects(기본은 Otsu). 반환 area(닦인 픽셀 × res² [m²]), fraction, largest_area, n_regions, mask, threshold(Otsu 임계값 = 닦인 쪽 최솟값과 남은 쪽 최댓값의 중점으로 추정), coat를 주면 residual_at_threshold(임계값 밝기가 뜻하는 남은 막 두께 —— 읽은 띠는 "제거 ≥ h0 − 이 두께"인 곳). Raises ValueError: 영상 검사, res ≤ 0, 닦인 곳도 남은 곳도 없음(임계값이 정해지지 않음).
• 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_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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