balltrack op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import balltrack; balltrack.spin_from_marker_sequence(dirs, dt: 'float', *, lag: 'int' = 4, max_angle: 'float' = 0.5) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("spin_from_marker_sequence"))
frames के क्रम की marker दिशाओं dirs[k] ((M_k, 3) unit vectors, जिन frames में नहीं मिला वहाँ None) से angular velocity पढ़ता है (2 stages)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
1 段目: 隣のコマ同士で、向きが max_angle [rad] 以内で最も近い模様を組にして Kabsch(spin_from_markers)、その中央値を ω₁ とする。2 段目: lag コマ離れた組を、前のコマを ω₁ で回した予測に最も近い模様(max_angle/2 以内)と組んで当て直す —— 回転角が lag 倍になるので、模様の位置の誤差が効く割合は 1/lag。★1 コマの回転角は max_angle より十分小さいこと(模様の取り違え)、lag コマの回転は π より小さいこと(Kabsch は最短の回転を返す)。返り値 {"omega", "omega_stage1", "n_pairs", "per_pair" (N, 3)}(ω は dirs と同じ座標系)。組が 1 つも無ければ ω は NaN。模様が見えた向きの組が要るので、各コマ 2 個以上の模様が要る。
• 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_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_bounce.py
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.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
balltrack)ball_detect · ball_track · kalman_ca · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers
*Provenance: balltrack.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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