tacscalib op• 데이터 종류: rgb × normalmap × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacscalib; tacscalib.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lights_fit_from_sphere"))
배경 차분 영상(1장 또는 열)과 알려진 법선으로부터 채널별 선형 Lambertian 모형을 최소제곱으로 풉니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
order=0: I_c = a_c + l_c · n(3 チャネル × 4 = 12 パラメタ)。order=2(診断用): 4 つの係数それぞれが位置の 2 次式(チャネルあたり 24、計 72 パラメタ)—— 線形模型の残差が「照明の非一様」か「反射の非線形」かを分ける。diffs (H, W, 3) かその列、normals (H, W, 3) の列、masks (H, W) bool の列。
返り: order、L (3, 3)(行 c = l_c、長さ = チャネルの強度。order 2 は画像中心の値)、ambient (3,)、rms (3,) (当てはめ残差)、n_rows(使った画素数)、cond(設計行列の条件数)、order 2 は coef (4, 6, 3) と image_shape。Raises ValueError: 列の長さ・形の不一致 / order が 0・2 以外 / 画素が未知数より少ない / 法線が退化(平面上)。
• 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
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · 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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