fullseye

ball_detect — DRIVE balltrack op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.ball_detect(image, *, mode: 'str' = 'bright', thresh=None, color=None, color_tol: 'float' = 0.25, radius_range=(1.5, 80.0), max_candidates: 'int' = 8) -> 'list' (実装を直接呼ぶなら import balltrack; balltrack.ball_detect(image, *, mode: 'str' = 'bright', thresh=None, color=None, color_tol: 'float' = 0.25, radius_range=(1.5, 80.0), max_candidates: 'int' = 8) -> 'list'、台帳から引くなら opsdrive.get("ball_detect"))

使い方

画像から球の候補を出す: しきい値 → 連結成分 → 明るさ重みのサブピクセル重心・等価半径・充填率。

mode = “bright”(明るい塊、thresh 既定 = 平均 + 2σ)/ “dark”(暗い塊)/ “color”(color (3,) との RGB 距離 < color_tol)/ “chroma”(明るさで正規化した色の距離 < color_tol: 陰影に強い)。 返り値 = [{"col", "row", "radius", "area", "fill", "score"}, …](score 降順、fill = 面積 / 外接円の面積で球らしさ)。 半径が radius_range の外の塊は捨てる。

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_ball_bounce — py -3.11 examples/poc_ball_bounce.py
• poc_driving_longitudinal — py -3.11 examples/poc_driving_longitudinal.py
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
• poc_kendama — py -3.11 examples/poc_kendama.py
• poc_table_tennis_bounce — py -3.11 examples/poc_table_tennis_bounce.py
• poc_table_tennis_spin — py -3.11 examples/poc_table_tennis_spin.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(balltrack)

ball_track · kalman_ca · triangulate_dlt · track_triangulate · bounce_detect · marker_direction · spin_from_markers · spin_from_marker_sequence

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Provenance: balltrack.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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