puck_track — DRIVE `puck` op

• Datenarten: any × table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_track(frames, cam: 'dict', *, max_jump_px: 'float' = 40.0, **detect_kw) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import puck; puck.puck_track(frames, cam: 'dict', *, max_jump_px: 'float' = 40.0, **detect_kw) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("puck_track"))

Verwendung

Frame-Folge → Kandidaten je Frame → balltrack.ball_track (per Vorhersage mit konstanter Geschwindigkeit verknüpft; Sprünge über max_jump_px werden verworfen) → world-Koordinaten.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

返り値 {"frame" (N,), "col","row" (N,), "xy" (N,2), "found" (K,) bool}。速いパック(1 コマの移動 > max_jump_px)では対応が切れてコマが落ちる —— その破れ方は門で測る。

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_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.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 (`puck`)

puck_table · puck_wall_bounce · puck_slide_predict · puck_state_at · puck_crossing_point · puck_mirror_path · puck_stop_distance · puck_camera

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

puck_track — DRIVE puck op