tactile op• データ種: image → region
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tac_contact_mask", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)
*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ tac_contact_mask: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ tac_contact_mask: knob b sweep (docs site)
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
▸ tac_contact_mask: other inputs (docs site)
*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*
擬似参照背景差分によるタクタイル（触覚）フレームの接触領域検出: `sigma = max(2, min(H,W)/6) として dev = |v - G_sigma(v)| を求める（低周波成分の包絡線を無変形の参照フレームの代わりとして用いる）。これを thr = 0.005 + 0.145*a グレーレベルでしきい値処理し、二値の開処理（binary opening）に続けて閉処理（binary closing、いずれも 3x3・8 連結）を round(3*b) 回繰り返してクリーンアップする。a = 偏差しきい値（感度）、b` = モルフォロジー処理によるクリーンアップの強さ。入力 HxW サイズの二値（0/1）float64 領域を返す。完全に平坦（一定値）なフレームはどこでも偏差がゼロになるため、空のマスクを返す。
何も写っていないフレーム(実測): 明るさが一様な画像を入れると、明るさに関係なく空(全画素が背景 0)になる。真っ白でも真っ黒でも同じで、明るさそのものでは何も検出しない。
• 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。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
tac_contact_mask 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• sim2real_and_alife — py -3.11 examples/sim2real_and_alife.py
region を入力に取れる)identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small
tactile)tac_height_from_shading · tac_surface_normal · tac_pressure_proxy · tac_shear_field
*Provenance: ops.py — 2D 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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