diabolo op• 데이터 종류: rgb × table × table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_axis_from_image(img, cam: 'dict', params: 'dict', *, refine: 'bool' = True, iters: 'int' = 15) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import diabolo; diabolo.diabolo_axis_from_image(img, cam: 'dict', params: 'dict', *, refine: 'bool' = True, iters: 'int' = 15) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("diabolo_axis_from_image"))
1프레임에서 앞쪽 컵 가장자리의 중심 center_rim과 축 axis(카메라 쪽을 향함)를 구합니다. 디아볼로의 중심 center = center_rim − (L/2) axis. 학습 없음.
초기값(약투시): 가장자리 타원의 장반경 → 깊이, 단 / 장 = cos θ, 바닥판 중심의 어긋남 = (L/2 − z_h) sin θ, θ = atan2(sin, cos) (acos 의 바닥을 피한다), 어긋남의 방향 = 축의 상의 방향. 마무리: 가장자리의 원(반경 R, 중심 C)과 바닥판(반경 r_h, 중심 C − (L/2 − z_h) a)의엄밀한 투시 투영의 다각형 모멘트(면적·무게중심·2 차)를, 마스크의 모멘트에 Gauss–Newton 으로 맞춘다(5 자유도, 8 잔차). 잔차 residual_px 가 0.15 px 를 넘으면 ok = False(바닥판이 벽에 가려진 등. 시선으로부터 45° 에서 2.8 px, 38° 까지 ≤ 0.02 px).
반환 {"center", "center_rim", "axis", "axis_init", "tilt_init_deg", "a_px", "b_px", "residual_px", "ok", "seg"}. Raises ValueError: 이미지의 형태, 컵의 안쪽이나 바닥판이 보이지 않음(추정 불능).
• 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.
• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
diabolo)diabolo_params · diabolo_spheroid · spheroid_closest · diabolo_dynamics_step · diabolo_simulate · diabolo_state_sequence · diabolo_throw_catch_truth · string_tension_static
*Provenance: diabolo.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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