granular op• Data kinds: any × scalar × scalar × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.dispense_mass_from_video(frames, pitch: 'float', bulk_density: 'float', times, ground=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import granular; granular.dispense_mass_from_video(frames, pitch: 'float', bulk_density: 'float', times, ground=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("dispense_mass_from_video"))
heightmaps के क्रम से निकला mass और discharge rate —— हर frame के ढेर का volume × ρ_b, और समय के सापेक्ष linear fit (least squares)।
लौटाता है: masses [kg], rate (ढलान [kg/s]), total (अंतिम − प्रथम), rms (रेखीय अवशेष [kg])। Raises ValueError: 2 से कम फ़्रेम / समय-बिंदुओं की संख्या मेल नहीं खाती / समय-बिंदु एकदिष्ट नहीं। छवि का आयतन-विभेदन pitch³ ρ_b के क्रम का है (1 mm व 1500 kg/m³ पर 1.5 mg/पिक्सेल³, परंतु किनारे के 1 पिक्सेल की अनिश्चितता क्षेत्रफल × pitch से गुणा होती है, इसलिए व्यवहार में यह ग्राम-स्तर है)। मिलीग्राम-स्तर तराज़ू पर छोड़ें।
• 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_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.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
granular)heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · beverloo_fit · discharge_synth · hopper_discharge_rate · spoon_tilt_critical
*Provenance: granular.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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