marker_track — DRIVE tacslip op

• 데이터 종류: image2d × image2d × scalar × scalar × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacslip; tacslip.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("marker_track"))

사용법

기준·하중 후의 마커 영상(marker_image)으로부터 변위 벡터장: 검출(marker_detect, 2장) → 연속성으로 대응(marker_match_grow) → u = p1 − p0 [px]. 반환 p0·p1·u(각 (M, 2)), matched, n0·n1. piv=True이면 pivops.piv_cross_correlate의 장(2번째 구현, 탐색 ±0.12 창)을 piv_flow·piv_info·piv_at(점열에서 표본화하는 함수)로 붙임. Raises ValueError: 2장의 형태가 다름.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(tacslip)

mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers

*Provenance: tacslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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