tacscalib op• Data kinds: matrix × matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient_lut_build(rgb_rows, normal_rows, bins: 'int' = 125, positions=None, image_shape=None, flat_rgb=None, flat_positions=None, min_rows_poly: 'int' = 30, ridge: 'float' = 0.001, pool: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import tacscalib; tacscalib.gradient_lut_build(rgb_rows, normal_rows, bins: 'int' = 125, positions=None, image_shape=None, flat_rgb=None, flat_positions=None, min_rows_poly: 'int' = 30, ridge: 'float' = 0.001, pool: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("gradient_lut_build"))
example-based gradient LUT: normal के (tilt θ, दिशा φ) को bins × bins में बाँटता है, और हर bin में आने वाले pixels के RGB का औसत रखता है (np.add.at से दोहराए indices भी सब जोड़े जाते हैं)। rgb_rows (P, 3), normal_rows (P, 3)।
positions ((P, 2) = (पंक्ति, स्तंभ)) और image_shape देने पर स्थिति-निर्भर संस्करण: कम से कम min_rows_poly पंक्तियों वाले bin पर RGB = 6 गुणांक · [x², y², xy, x, y, 1] फिट करता है (x, y छवि के आकार से −1..1 में; स्थिरांक पद को छोड़कर छोटा ridge)। pool=True होने पर कम पंक्तियों वाले bin कोण में सबसे निकट बहुपद bin के स्थिति पद (5 गुणांक) उधार लेते हैं और केवल स्थिरांक पद को अपनी पंक्तियों के औसत से मिलाते हैं —— यदि केवल स्थिति पद फिट किए गए bin में ही खोजा जाए, तो छोटे ढलान वाले सभी bin छूट जाते हैं और 0〜15° एक मृत क्षेत्र बन जाता है (प्रोटोटाइप में मिला जाल)। flat_rgb ((F, 3), स्थिति संस्करण में flat_positions (F, 2) भी) "समतल उदाहरण" = normal (0, 0, 1) के रूप में जोड़ी गई पंक्तियाँ हैं (जैसे संपर्क से दूर के छल्ले; कमजोर सत्य मान)।
लौटाता है: bins, mean_rgb (bins, bins, 3) (खाली bin nan), count (bins, bins), centre_normals (bins, bins, 3), n_rows, n_flat, coef ((bins, bins, 6, 3) या None), basis ("unit"), image_shape, poly_bins / pooled_bins (स्थिति पद फिट किए / उधार लिए गए bin की संख्या)। Raises ValueError: आकार बेमेल / bins < 4 / min_rows_poly < 6 / 0 पंक्तियाँ / अपरिमित मान / positions और image_shape में से केवल एक / केवल flat_positions।
• 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_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.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
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.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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