balltrack op• 数据种类:any → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict'(要直接调用实现,import balltrack; balltrack.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("spin_from_marker_sequence"))
由帧序列的标记方向 dirs[k]((M_k, 3) 的单位向量，未找到的帧为 None)读出角速度(2 段)。
第 1 阶段:在相邻帧之间,将方向在 max_angle [rad] 以内的最近标记配对并做 Kabsch(spin_from_markers), 取其中位数为 ω₁。第 2 阶段:对相隔 lag 帧的组,将其与把前一帧按 ω₁ 旋转所得预测最接近(max_angle/2 以内)的标记配对并重新拟合 —— 由于旋转角变为 lag 倍,标记位置误差的影响比例为 1/lag。★每帧的旋转角须远小于 max_angle (否则会认错标记),lag 帧的旋转须小于 π(Kabsch 返回最短旋转)。返回值 {"omega", "omega_stage1", "n_pairs", "per_pair" (N, 3)}(ω 与 dirs 在同一坐标系)。若一组都没有, ω 为 NaN。需要看到标记的方向对,因此每帧需要 2 个以上标记。
空输入(dirs 为 0 条)会引发 ValueError。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_bounce.py
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.py
table 作为输入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
balltrack)ball_detect · ball_track · kalman_ca · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers
*Provenance: balltrack.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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