field_position_sweep — DRIVE `tacscalib` op

• Datenarten: matrix × signal × any → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import tacscalib; tacscalib.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("field_position_sweep"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

誤差の位置依存: 各画像の接触中心 (行, 列) と誤差(中央値など)を画像中心からの距離に対して並べ、最小二乗の傾き

[誤差 / 100 px] と Spearman の順位相関(同順位は平均順位)を返す(numpy だけ)。

返り: `dist_px・err・slope_per_100px・intercept・spearman・n`。

Raises `ValueError`: 3 組未満 / 形の不一致 / 非有限 / image_shape の形。

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_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.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 (`tacscalib`)

calib_pack_load · sphere_normals_known · lights_fit_from_sphere · membrane_predict_rgb · gradient_lut_build · gradient_lut_invert · normal_error_map · sphere_cap_height

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

field_position_sweep — DRIVE tacscalib op