diabolo_track — DRIVE diabolo op

• Data kinds: any × table × table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_track(frames, cam: 'dict', params: 'dict') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import diabolo; diabolo.diabolo_track(frames, cam: 'dict', params: 'dict') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("diabolo_track"))

उपयोग

frame का क्रम → diabolo का केंद्र (N, 3), axis (N, 3), alarm ok (N,) और residual (N,)। हर frame के लिए diabolo_axis_from_image (कोई learning नहीं, पिछले frame पर निर्भर नहीं)। जिन frame का अनुमान नहीं लगाया जा सकता, उन्हें NaN और ok = False मिलता है। Raises ValueError: frame का क्रम खाली है या क्रम नहीं है।

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)

• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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