marker_track — DRIVE tacslip op

• データ種: image2d × image2d × scalar × scalar × scalar → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacslip; tacslip.marker_track(m_ref, m_cur, dark: 'float', pitch_px: 'float', r_px: 'float', piv: 'bool' = False) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("marker_track"))

使い方

基準・荷重後のマーカー像(:func:marker_image)から変位ベクトル場: 検出(:func:marker_detect、2 枚)→ 連続性で対応

(:func:marker_match_grow)→ `u = p1 − p0 [px]。返り p0・p1・u(各 (M, 2))、matched、n0・n1`。

`piv=True なら :func:pivops.piv_cross_correlate の場(第 2 実装、探索 ±0.12 窓)を piv_flow・piv_info・piv_at`(点列で標本化する

関数)として付ける。Raises ValueError: 2 枚の形が違う。

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_tacsim_marker_shear — py -3.11 examples/poc_tacsim_marker_shear.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(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 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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