tacslip op• 데이터 종류: matrix × matrix × scalar → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("marker_match_grow"))
기준 마커 p0과 하중 후 p1(각 (N, 2) [px])의 대응을 연속성으로 넓혀 가며 구함. 반환 i0·i1(대응의 index 배열), matched.
규칙 격자에서는 |u| 가 피치/2 를 넘으면 최근접도 상관도 이웃 마커로 튄다(실측: 8 px 격자에서 5 px 의 어긋남을 PIV 는 −3 px 로 읽는다). 씨앗 = p0 외접 사각형의 가장자리(border·피치 이내)에 있는 마커 중, 예측 없는 최근접이 seed_tol·피치 이내이고 2 번째가 0.75 피치보다먼 것(「접촉은 시야의 안쪽에 있고 가장자리는 원거리장 = 작은 변위」라는 물리적 전제. 어디서나 씨앗으로 하면, 핵의 변위 6.4 px 가 이웃 기준 위치에서 1.6 px 이므로 피치 하나 건너뛴 가짜 씨앗이 27 개 생겼다). 이후 미대응 마커는 nb_r·피치 이내의 기대응 2 점 이상의 변위 평균을 예측으로 하여 tol·피치 이내의 최근접을 취하고, tol 은 작은 값에서 단계적으로 완화한다. 하나의 p1 은 한 번만 쓴다. Raises ValueError: p0/p1 이 (N, 2) 가 아님, pitch_px ≤ 0.
빈 입력(p0 이(가) 0 개 요소)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 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_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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