diabolo op• 데이터 종류: rgb × table × table × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_marker_phase(img, cam: 'dict', params: 'dict', pose: 'dict', *, nbins: 'int' = 720, widths=None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import diabolo; diabolo.diabolo_marker_phase(img, cam: 'dict', params: 'dict', pose: 'dict', *, nbins: 'int' = 720, widths=None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("diabolo_marker_phase"))
1프레임의 마커로부터 회전 위상 ψ(몸체 좌표계 e1 기준, 오른나사)와 회전 블러의 호 폭 |ω|·노출 [rad]을 읽습니다.
pose 는 diabolo_axis_from_image 의 반환(축·중심·분할). 마커의 화소를 추정한 자세로 마커 원의 면으로 되돌려, 방위각의 도수(흰 정도로 가중)를 만든다 → 호의 폭별 형판(반사 3 곳 + 회색 더미 5 곳, 비대칭이므로 방향이 유일)과 원주상호 상관(FFT)으로 최대를 취하고, 위상은 포물선으로 부표본. 반환 {"phase", "smear", "score", "profile"}. Raises ValueError: 이미지의 형태, pose 가 축 추정의 반환이 아님, nbins < 16, 마커가 찍혀 있지 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_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
diabolo)diabolo_params · diabolo_spheroid · spheroid_closest · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static
*Provenance: diabolo.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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