tacslip op• Data kinds: matrix × matrix × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_match_grow(p0, p1, pitch_px: 'float', seed_tol: 'float' = 0.25, tols=(0.2, 0.3, 0.45), nb_r: 'float' = 1.6, border: 'float' = 2.0, max_iter: 'int' = 80) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacslip; tacslip.marker_match_grow(p0, p1, pitch_px: 'float', seed_tol: 'float' = 0.25, tols=(0.2, 0.3, 0.45), nb_r: 'float' = 1.6, border: 'float' = 2.0, max_iter: 'int' = 80) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("marker_match_grow"))
reference markers p0 और load के बाद के markers p1 (हर एक (N, 2) [px]) के बीच correspondence को continuity से फैलाकर निकालता है। return i0, i1 (correspondence के index arrays), matched।
नियमित ग्रिड पर |u| के पिच/2 से अधिक होते ही निकटतम पड़ोसी और सहसंबंध दोनों पड़ोसी मार्कर पर कूद जाते हैं (मापा गया: 8 px ग्रिड पर 5 px के विस्थापन को PIV −3 px पढ़ता है)। बीज = p0 के परिबद्ध आयत के किनारे (border·पिच के भीतर) वाले वे मार्कर जिनका बिना-पूर्वानुमान निकटतम पड़ोसी seed_tol·पिच के भीतर हो और दूसरा निकटतम 0.75 पिच से अधिक दूर हो ("संपर्क दृश्य-क्षेत्र के भीतर है और किनारा दूर-क्षेत्र = छोटा विस्थापन है" की भौतिक पूर्वधारणा। हर जगह बीज बनाने पर, क्योंकि कोर का विस्थापन 6.4 px पड़ोसी संदर्भ-स्थिति से 1.6 px है, एक पिच कूदे हुए 27 नकली बीज बने)। इसके बाद, हर असंगत मार्कर के लिए nb_r·पिच के भीतर 2 या अधिक पहले से संगत बिंदुओं के विस्थापन का औसत पूर्वानुमान बनाकर tol·पिच के भीतर का निकटतम पड़ोसी लिया जाता है, और tol को छोटे मान से चरणबद्ध ढील दी जाती है। एक p1 केवल एक बार उपयोग होता है। Raises ValueError: p0/p1 (N, 2) नहीं, pitch_px ≤ 0।
खाली इनपुट (p0 में 0 तत्व) पर ValueError उठता है।
• 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।
• gallery_drive_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.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
tacslip)mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers
*Provenance: tacslip.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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