tacscalib op• 데이터 종류: rgb × normalmap × image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacscalib; tacscalib.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lights_fit_from_sphere"))
배경 차분 영상(1장 또는 열)과 알려진 법선으로부터 채널별 선형 Lambertian 모형을 최소제곱으로 풉니다.
order=0: I_c = a_c + l_c · n(3 채널 × 4 = 12 파라미터). order=2(진단용): 4 개 계수 각각이 위치의 2 차식(채널당 24, 합계 72 파라미터) —— 선형 모델의 잔차가 「조명의 비균일」인지 「반사의 비선형」인지를 가른다. diffs (H, W, 3) 또는 그 열, normals (H, W, 3) 의 열, masks (H, W) bool 의 열.
반환: order, L (3, 3)(행 c = l_c, 길이 = 채널의 강도. order 2 는 이미지 중심의 값), ambient (3,), rms (3,) (피팅 잔차), n_rows(사용한 화소 수), cond(설계 행렬의 조건수), order 2 는 coef (4, 6, 3) 와 image_shape. Raises ValueError: 열의 길이·형태 불일치 / order 가 0·2 이외 / 화소가 미지수보다 적음 / 법선이 퇴화(평면 위).
• 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_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
tacscalib)calib_pack_load · sphere_normals_known · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height · field_position_sweep
*Provenance: tacscalib.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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