puck op• 데이터 종류: table × signal → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_render_frame(cam: 'dict', p, *, v=None, exposure: 'float' = 0.0, n_sub: 'int' = 16, noise: 'float' = 0.0, rng=None, puck_value: 'float' = 0.12, table_value: 'float' = 0.92, wall_value: 'float' = 0.55) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import puck; puck.puck_render_frame(cam: 'dict', p, *, v=None, exposure: 'float' = 0.0, n_sub: 'int' = 16, noise: 'float' = 0.0, rng=None, puck_value: 'float' = 0.12, table_value: 'float' = 0.92, wall_value: 'float' = 0.55) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("puck_render_frame"))
바로 위에서 본 1프레임을 합성합니다(float (H,W), 0~1): 흰 테이블·회색 벽·어두운 퍽(1차 안티에일리어싱).
exposure > 0 이면 노광 동안 [t, t+exposure] 퍽이 v·exposure 움직이는 분을 n_sub 개 부노광의 평균으로 넣는다(모션 블러). 프레임의 시각은 노광의 시작: 블러된 상의 무게중심은 v·exposure/2 만큼 나아간다(닫힌 형태, 게이트). noise 는 가우스 잡음의 σ.
빈 입력(cam 이(가) 빈 dict)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.
• poc_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.py
image2d 를 입력으로 받는 것)flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram
puck)puck_table · puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera
*Provenance: puck.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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