balltrack op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ball_track(detections, *, max_jump: 'float' = 40.0, min_score: 'float' = 0.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import balltrack; balltrack.ball_track(detections, *, max_jump: 'float' = 40.0, min_score: 'float' = 0.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("ball_track"))
हर frame की candidate lists detections[k] = ball_detect(frame_k) को 1 trajectory में जोड़ता है (constant-velocity prediction के सबसे पास वाला candidate, max_jump px के भीतर)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
返り値 {"frame" (N,), "col" (N,), "row" (N,), "radius" (N,), "found" (K,) bool}(見つからないコマは飛ばす)。
• 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।
• poc_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.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
balltrack)ball_detect · kalman_ca · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers · spin_from_marker_sequence
*Provenance: balltrack.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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