lead_truth_depth — DRIVE carla op

• 데이터 종류: table → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_truth_depth(scene) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import carlabridge; carlabridge.lead_truth_depth(scene) -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lead_truth_depth"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

記録の姿勢から閉形式: 先行車の後ろ面の中心までの像面距離 [m]。後ろ面 = 中心 − 半長 × 先行車の前方向、

像面距離 = (後ろ面 − カメラ)·カメラの前方向。先行車なしは inf。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

타입이 이어지는 다음 연산자(scalar 를 입력으로 받는 것)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

같은 카테고리(carla)

carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla

*Provenance: carlabridge.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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