humanoid_impostors — DRIVE humanoid op

• データ種: table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.humanoid_impostors(clip: 'dict', *, n_yaw: 'int' = 16, n_phase: 'int' = 12, res: 'int' = 128, distance: 'float' = 30.0, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivehumanoid; drivehumanoid.humanoid_impostors(clip: 'dict', *, n_yaw: 'int' = 16, n_phase: 'int' = 12, res: 'int' = 128, distance: 'float' = 30.0, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("humanoid_impostors"))

使い方

クリップ(:func:humanoid_walk_clip)を 方位 n_yaw × 位相 n_phase の向きから描いておく。

方位 b = 体から見たカメラの向き 2πb / n_yaw(0 = 正面 +x から見る)。カメラは体の高さの中ほどの高さから水平に、

距離 `distance で見る(ほぼ平行投影)。色は :func:driveworld.world_camera` と同じ Lambert(光はカメラ系)。

Returns:

``{"color" (n_yaw, n_phase, res, res, 3) uint8, "mask" (...) bool, "dz" (...) float16 (画素の深度 − distance [m]),

"f" (事前描画の焦点距離 [px]), "distance", "eye_h" [m], "res", "n_yaw", "n_phase", "cycle_length", "dims",

"phase_s" (各位相の歩いた距離 [m])}``。

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_driving_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.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(humanoid)

humanoid_clip_mesh · world_pose_humanoid · world_camera_impostors

*Provenance: drivehumanoid.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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