diabolo op• データ種: rgb × table × table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_axis_from_image(img, cam: 'dict', params: 'dict', *, refine: 'bool' = True, iters: 'int' = 15) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import diabolo; diabolo.diabolo_axis_from_image(img, cam: 'dict', params: 'dict', *, refine: 'bool' = True, iters: 'int' = 15) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("diabolo_axis_from_image"))
1 コマから手前のカップの縁の中心 center_rim と軸 axis(カメラ側を向く)を出す。ディアボロの中心 center = center_rim − (L/2) axis。学習なし。
初期値(弱透視): 縁の楕円の長半径 → 深度、短 / 長 = cos θ、底の板の中心のずれ = (L/2 − z_h) sin θ、θ = atan2(sin, cos) (acos の床を避ける)、ずれの向き = 軸の像の向き。仕上げ: 縁の円(半径 R、中心 C)と底の板(半径 r_h、中心 C − (L/2 − z_h) a)の厳密な透視投影の多角形モーメント(面積・重心・2 次)を、マスクのモーメントに Gauss–Newton で合わせる(5 自由度、8 残差)。残差 residual_px が 0.15 px を超えたら ok = False(底の板が壁に隠れた等。視線から 45° で 2.8 px、38° まで ≤ 0.02 px)。
返り {"center", "center_rim", "axis", "axis_init", "tilt_init_deg", "a_px", "b_px", "residual_px", "ok", "seg"}。Raises ValueError: 画像の形、カップの内側か底の板が見えない(推定不能)。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
diabolo)diabolo_params · diabolo_spheroid · spheroid_closest · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static
*Provenance: diabolo.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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