field_position_sweep — DRIVE `tacscalib` op

• Datenarten: matrix × signal × any → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import tacscalib; tacscalib.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("field_position_sweep"))

Verwendung

Positionsabhängigkeit des Fehlers: trägt für jedes Bild Kontaktmittelpunkt (Zeile, Spalte) und Fehler (z. B. Median) gegen den Abstand von der Bildmitte auf und liefert die Kleinste-Quadrate-Steigung [Fehler / 100 px] sowie Spearmans Rangkorrelation (Bindungen erhalten mittlere Ränge) (nur numpy). Rückgabe: dist_px, err, slope_per_100px, intercept, spearman, n. Raises ValueError: weniger als 3 Paare / Formabweichung / nicht endlich / Form von image_shape.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`tacscalib`)

calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height

*Provenance: tacscalib.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

field_position_sweep — DRIVE tacscalib op