repose_angle_heightmap — DRIVE `granular` op

• Datenarten: image2d × scalar → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.repose_angle_heightmap(hm, pitch: 'float', *, ground=None, min_rel_height: 'float' = 0.1, max_rel_height: 'float' = 0.9, bin_deg: 'float' = 0.25, method: 'str' = 'horn', smooth_cells: 'int' = 1) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import granular; granular.repose_angle_heightmap(hm, pitch: 'float', *, ground=None, min_rel_height: 'float' = 0.1, max_rel_height: 'float' = 0.9, bin_deg: 'float' = 0.25, method: 'str' = 'horn', smooth_cells: 'int' = 1) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("repose_angle_heightmap"))

Verwendung

Schüttwinkel φ aus einer Höhenkarte — Modus des Histogramms der Gradienten aus demops.dem_slope.

Ablauf: (1) ground abziehen, falls gegeben (Datum-Korrektur; sonst wird der Median des äußersten 1-Pixel-Rands als Boden genommen) (2) gleitender Mittelwert über smooth_cells (ungerade) —— Pflicht bei Höhenkarten mit sichtbaren Körnern: Misst man einen Kugelhaufen (Korngröße 5.3 px) ohne Glättung, liegt der Modus des Gradienten bei 62 Grad (Ränder der Kugeln); bei 2 Korngrößen = 11 Zellen bei 24.5 Grad (Messung an einem MuJoCo-Kugelhaufen). Bei Pulverhaufen ohne sichtbare Körner bei 1 belassen

(3) nur Zellen im Band min_rel_height bis max_rel_height der maximalen Höhe verwenden (entfernt die gerundete Basis und die abgestumpfte Spitze)

(4) dem_slope(method) in bin_deg-Schritten zählen; φ ist der Mittelwert der Werte in der Modus-Klasse und ihren beiden Nachbarn (der Schwerpunkt der Klassenmitten ergab einen Versatz von einer halben Klasse = 0.125 Grad, gemessen).

Rückgabe: phi_deg, phi_median_deg, frac_within_1deg (Anteil der Zellen innerhalb ±1 Grad um den Modus —— bei einem Kegel ≈ 1, bei Relief niedriger), n_cells, hist_centers, hist_counts. Raises ValueError: Form, pitch, Optionen (method nur "horn" / "central") / kein Haufen (keine Zelle über dem Boden) / weniger als 20 Zellen im Band.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_granular_heap_repose — py -3.11 examples/poc_granular_heap_repose.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`granular`)

heap_volume_cone · heap_mass · heap_volume_heightmap · beverloo_rate · beverloo_fit · discharge_synth · dispense_mass_from_video · hopper_discharge_rate

*Provenance: granular.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

repose_angle_heightmap — DRIVE granular op