cone_profile_px — DRIVE `granular` op

• Data kinds: signal × scalar × scalar → signal

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cone_profile_px(u, H_px: 'float', phi_deg: 'float', toe_round_px: 'float' = 0.0, apex_blunt_px: 'float' = 0.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import granular; granular.cone_profile_px(u, H_px: 'float', phi_deg: 'float', toe_round_px: 'float' = 0.0, apex_blunt_px: 'float' = 0.0), registry से लेना हो तो opsdrive.get("cone_profile_px"))

उपयोग

शंकु की generatrix का cross-section c(u) [px] (u = axis से दूरी [px])।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

基本は c = max(0, H − u tan φ)。apex_blunt_px = 頂に内接する円弧の半径(材料を削る、中心は (0, H − r/cos φ)、接点 u = r sin φ)。toe_round_px = 裾の凹みを埋める円弧の半径(材料を足す、中心は空気側 (x_t, r)、x_t = R + r tan(φ/2)、接点 u = x_t − r sin φ)—— どちらも接線連続(導出: 接点で両側の高さが裾は r(1 − cos φ)、頂は H − r sin²φ / cos φ で一致)。Raises ValueError: 2 つの円弧が重なる(山が小さすぎる)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`signal` को input के रूप में लेते हैं)

flight_vacuum · magnus_lift_coefficient · drag_coefficient_sphere · restitution_from_apexes · restitution_from_intervals · fit_parabola · flight_fit · fit_aero

इसी category के (`granular`)

heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · beverloo_fit · discharge_synth · dispense_mass_from_video · hopper_discharge_rate

*Provenance: granular.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

cone_profile_px — DRIVE granular op