marker_detect — DRIVE tacslip op

• 데이터 종류: image2d × scalar × scalar → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_detect(m, dark: 'float', r_px: 'float', binary: 'bool' = False) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import tacslip; tacslip.marker_detect(m, dark: 'float', r_px: 'float', binary: 'bool' = False) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("marker_detect"))

사용법

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

マーカー像 m(:func:marker_image)→ マーカー中心。`weighted`(主、(N, 2) の (x, y) [px]): 高しきい値 0.5·dark の連結成分

(:func:blob2d.blob_label)を本体とし、低しきい値 0.08·dark の画素(縞)を距離変換で最近傍の本体へ割り当て、m を重みにした重心を

反復ガウス重み(σ = r_px)で精密化。`weighted_plain = 精密化前。binary=True なら binary = :func:blob2d.blob_features` の

row/col(二値重心、周長・凸包まで計算するので 1,000 個で 0.4 s)。縁に触る成分は捨てる。`n` = 本体の数。

縞を本体から切るのは、滑り環で隣接間隔が 8 → 6 px に縮むと低しきい値の縞が繋がって 1 成分に併合するから(実測)。

Raises ValueError: m が 2 次元でない、dark が (0, 1] の外、r_px ≤ 0。

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_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.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(tacslip)

mindlin_partial_slip · mindlin_traction · hertz_surface_ur · hertzian_tangential_inner · cerruti_kernel · cerruti_surface_displacement · membrane_shear_field · membrane_markers


*Provenance: tacslip.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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