field_position_sweep — DRIVE tacscalib op

• 데이터 종류: matrix × signal × any → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacscalib; tacscalib.field_position_sweep(centres, errors, image_shape) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("field_position_sweep"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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