pegsim op• 데이터 종류: rgb × image2d × matrix → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.hole_centre_from_rgbd(rgb, depth, K, peg_mask=None, radius: 'float | None' = None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsim; pegsim.hole_centre_from_rgbd(rgb, depth, K, peg_mask=None, radius: 'float | None' = None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("hole_centre_from_rgbd"))
손목 RGB-D 1장으로부터 구멍(어두운 원판)의 중심을 3-D(카메라 좌표)로: 판의 평면을 depth로 피팅하고, 안티에일리어싱 가장자리를 평면으로 들어 올려, 평면 안에서 원을 피팅(measure.fit_circle).
영상면의 타원 맞춤(measure.fit_ellipse)도 참고로 반환하지만, 원근에서는 타원의 중심 ≠ 원 중심의 투영(시작품에서 최대 1.9 px 의치우침)이므로 3-D 에서 맞춘다. radius 에 지그 도면의 값(모따기의 외경 R + W)을 넘기면 circle_fit_known_radius 로 중심만을푼다 —— 페그를 낮게 들어 가장자리의 절반 가까이를 가리는 자세(ε = −3 mm, 높이 4 mm)에서는 자유 맞춤의 0.18 px 가 기지 반경으로 0.05 px 가 된다.
반환: centre_cam(3,), radius, rms_circle, n_edge, edge_uv, plane_n·plane_c, ellipse, uv(중심의 투영), peg(페그의 마스크). depth 는 화소 중심의 +Z 거리 [m] (MSAA 의 깊이는 쓰지 않는다). Raises RuntimeError: 가장자리를 찾지 못함.
• 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.
• gallery_drive_peg — py -3.11 examples/gallery_drive_peg.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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