fullseye

marker_match_grow — DRIVE tacslip op

• データ種: matrix × matrix × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.marker_match_grow(p0, p1, pitch_px: 'float', seed_tol: 'float' = 0.25, tols=(0.2, 0.3, 0.45), nb_r: 'float' = 1.6, border: 'float' = 2.0, max_iter: 'int' = 80) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import tacslip; tacslip.marker_match_grow(p0, p1, pitch_px: 'float', seed_tol: 'float' = 0.25, tols=(0.2, 0.3, 0.45), nb_r: 'float' = 1.6, border: 'float' = 2.0, max_iter: 'int' = 80) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("marker_match_grow"))

使い方

基準マーカー p0 と荷重後 p1(各 (N, 2) [px])の対応を連続性で伸ばして取る。返り i0・i1(対応の index 配列)、matched。

規則格子では |u| がピッチ/2 を超えると最近傍も相関も隣のマーカーに飛ぶ(実測: 8 px 格子で 5 px のずれを PIV は −3 px と読む)。 種 = p0 の外接矩形の縁(border·ピッチ以内)にあるマーカーで、予測なしの最近傍が seed_tol·ピッチ以内かつ 2 番目が 0.75 ピッチより 遠いもの(「接触は視野の内側にあり縁は遠方場 = 小変位」という物理の前提。どこでも種にすると、核の変位 6.4 px が隣の基準位置から 1.6 px なのでピッチ 1 つ飛んだ偽の種が 27 個できた)。以後、未対応のマーカーは nb_r·ピッチ以内の既対応 2 点以上の変位の平均を予測にして tol·ピッチ以内の最近傍を取り、tol は小さい値から段階的に緩める。1 つの p1 は 1 回しか使わない。 Raises ValueError: p0/p1 が (N, 2) でない、pitch_px ≤ 0。

空の入力(p0 が 0 要素)は ValueError。

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)

• gallery_drive_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.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

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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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