diabolo op• Data kinds: signal × signal × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_spin_from_markers(phases, smears, dt: 'float', exposure: 'float', *, use_smear: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import diabolo; diabolo.diabolo_spin_from_markers(phases, smears, dt: 'float', exposure: 'float', *, use_smear: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("diabolo_spin_from_markers"))
हर frame का phase ψ_k (mod 2π) और blur arc की चौड़ाई → rotation की गति ω, rad/s में (axis के चारों ओर, right-handed)।
पड़ोसी फ़्रेमों के अंतर को (−π, π] में लपेटने पर केवल |ω| dt < π तक ही पढ़ा जा सकता है (नाइक्विस्ट पर वलन, वैगन-व्हील भ्रम)। use_smear होने पर चाप की चौड़ाई / एक्सपोज़र = |ω| का स्थूल मान 2π k की शाखा चुनता है (न वलित होने वाला स्थूल मान × वलित होने वाला सूक्ष्म मान)। यह मान लिया जाता है कि चाप की चौड़ाई की त्रुटि शाखा-अंतराल 2π/dt के आधे से कम है। लौटाता है {"omega", "omega_wrapped", "omega_smear", "branch"}। Raises ValueError: कला 2 फ़्रेम से कम, लंबाइयाँ भिन्न, dt ≤ 0, एक्सपोज़र < 0, अपरिमित मान।
• 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_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.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
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 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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