polish op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import polish; polish.preston_coefficient_fit(depth_map, dwell_map, mask=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("preston_coefficient_fit"))
गहराई map = k_p × dwell map (dwell_map = k_p = 1 से integrate किया गया ∫ p |v_rel| dt [Pa·m]) को least squares से हल करके Preston गुणांक लौटाता है: origin से गुज़रने वाला fit k_p, और intercept वाला k_p_affine / offset, r2, rms_residual, n। mask न हो तो वे pixel लिए जाते हैं जिनका dwell अधिकतम के 5 % से अधिक है। Raises ValueError: shape अलग या non-finite, pixel 3 से कम, dwell 0 है।
• 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।
• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py
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
polish)preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · wipe_coverage
*Provenance: polish.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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