puck_track — DRIVE puck op

• 데이터 종류: any × table → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.puck_track(frames, cam: 'dict', *, max_jump_px: 'float' = 40.0, **detect_kw) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import puck; puck.puck_track(frames, cam: 'dict', *, max_jump_px: 'float' = 40.0, **detect_kw) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("puck_track"))

사용법

프레임 열 → 프레임별 후보 → balltrack.ball_track(등속 예측으로 잇고, max_jump_px를 넘으면 버림) → world 좌표.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

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_air_hockey_intercept — py -3.11 examples/poc_air_hockey_intercept.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(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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