pegsim op• Datenarten: image2d × image2d × image2d → matrix
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.coverage_edge_points(gray, inside, outside, min_contrast: 'float' = 25.0, exclude=None) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import pegsim; pegsim.coverage_edge_points(gray, inside, outside, min_contrast: 'float' = 25.0, exclude=None) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("coverage_edge_points"))
Gibt Subpixel-Kantenpunkte (u, v) aus der Helligkeit (Bedeckungsgrad) einer kantengeglätteten Grenze zurück: für ein Paar, bei dem Pixel p auf der inside-Seite liegt und das 2 Pixel weiter liegende Pixel outside ist, gilt Kantenposition = (−0.5 + f_p + f_q) Pixel ab p (f = inside-Bedeckungsgrad des jeweiligen Pixels = (I − I_out) / (I_in − I_out)).
Alle Paare in den 4 Achsrichtungen (oben, unten, links, rechts) werden verwendet. inside / outside sind bool-Masken (gleiche Form), gray ist die Helligkeit (float). Paare unter min_contrast werden verworfen, ebenso Paare, die die Maske exclude berühren. Rückgabe ist (N, 2) mit (u, v) (Spalte, Zeile). Raises ValueError: Formen verschieden, kein einziges Paar.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• gallery_drive_peg — py -3.11 examples/gallery_drive_peg.py
matrix als Eingabe)world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume
pegsim)peg_params · whitney_clearance · two_point_depth · wedging_check · jamming_diagram · chamfer_capture · contact_state_predict · circle_fit_known_radius
*Provenance: pegsim.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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