lights_fit_from_sphere — DRIVE tacscalib op

• データ種: rgb × normalmap × image2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacscalib; tacscalib.lights_fit_from_sphere(diffs, normals, masks, order: 'int' = 0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("lights_fit_from_sphere"))

使い方

背景差分画像(1 枚か列)と既知法線から、チャネルごとの線形 Lambertian 模型を最小二乗で解く。

`order=0: I_c = a_c + l_c · n(3 チャネル × 4 = 12 パラメタ)。order=2`(診断用): 4 つの係数それぞれが位置の 2 次式

(チャネルあたり 24、計 72 パラメタ)—— 線形模型の残差が「照明の非一様」か「反射の非線形」かを分ける。

`diffs (H, W, 3) かその列、normals (H, W, 3) の列、masks` (H, W) bool の列。

返り: `order、L (3, 3)(行 c = l_c、長さ = チャネルの強度。order 2 は画像中心の値)、ambient (3,)、rms` (3,)

(当てはめ残差)、`n_rows(使った画素数)、cond(設計行列の条件数)、order 2 は coef (4, 6, 3) と image_shape`。

Raises `ValueError`: 列の長さ・形の不一致 / order が 0・2 以外 / 画素が未知数より少ない / 法線が退化(平面上)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_tacscalib_sphere_lut — py -3.11 examples/poc_tacscalib_sphere_lut.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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