tacscalib op• 데이터 종류: rgb × table × image2d → normalmap
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import tacscalib; tacscalib.gradient_lut_invert(rgb, table: 'dict', mask=None, min_count: 'int' = 1, method: 'str' = 'coarse', coarse: 'int' = 3, topk: 'int' = 2, chunk: 'int' = 1024) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("gradient_lut_invert"))
RGB (H, W, 3) → 법선 (H, W, 3): 내용이 있는 빈(count ≥ min_count) 중 색이 가장 가까운 것의 중심 법선. 위치 의존판 표(gradient_lut_build에 positions를 준 것)는 픽셀 위치에서 각 빈의 색을 예측한 뒤 비교합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
method="coarse"(既定): coarse × coarse ビンの区画ごとに代表(行の最も多いビン)を置いて色の近い上位 topk 区画を選び、それぞれの周り 3 × 3 区画だけ全ビンを比べる(粗 → 細)。"exact": 全ビンの総当たり(基準)。色 → 法線は多峰(離れたビンがほぼ同じ色を持つ)なので、粗 → 細は総当たりと同じビンを選ぶとは限らない: 実機の 1 台目で一致は約 9 割、外れた画素も角誤差の中央値はほぼ同じ(門で測る)。mask の外は (0, 0, 1)。min_count は使うビンの行数の下限: ノイズの無い合成なら 1 でよいが、実機では 1 行だけのビン(1 台目の較正 24 枚で 624 個)の色の平均がノイズそのもので、1 のままだと復元した深さが +18 % 偏る(行 10 以上で +6 %)。逆に位置の項を当てたビンだけ(min_count=min_rows_poly)で引くと傾き 0〜15° が不感帯になる。Raises ValueError: 形 / mask の形 / method の綴り / coarse・topk・chunk が 1 未満 / 使えるビンが 0 / 位置依存版で画像の大きさが違う。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
normalmap 를 입력으로 받는 것)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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