diabolo op• Datenarten: rgb × table × table × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.diabolo_marker_phase(img, cam: 'dict', params: 'dict', pose: 'dict', *, nbins: 'int' = 720, widths=None) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import diabolo; diabolo.diabolo_marker_phase(img, cam: 'dict', params: 'dict', pose: 'dict', *, nbins: 'int' = 720, widths=None) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("diabolo_marker_phase"))
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1 コマのマーカーから回転の位相 ψ(体の系 e1 から、右ねじ)と回転ぶれの弧の幅 |ω|·露光 [rad] を読む。
`pose は :func:diabolo_axis_from_image` の返り(軸・中心・分割)。マーカーの画素を推定した姿勢でマーカーの円の面へ戻し、
方位角の度数(白さで重みづけ)を作る → 弧の幅ごとの型紙(反射 3 か所 + 灰のダミー 5 か所、非対称なので向きが一意)と円周
相互相関(FFT)で最大を取り、位相は放物線で副標本。返り `{"phase", "smear", "score", "profile"}`。
Raises `ValueError`: 画像の形、pose が軸の推定の返りでない、nbins < 16、マーカーが写っていない。
• 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.
• poc_diabolo_model_and_vision — py -3.11 examples/poc_diabolo_model_and_vision.py
table als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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