osm_road_loops — DRIVE `japan` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import drivejapan; drivejapan.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opsdrive.get("osm_road_loops"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

道路の和集合の境界ループ。外側(道路の縁)と穴(街区)に分け、Douglas–Peucker で間引く。

追跡は画素の辺に沿う(:func:contours_xld._trace_mask_boundaries)ので、間引く前のループの面積の和 = 画素数 × step²

(外側 − 穴)が厳密に成り立つ(`area_check`)。穴か外側かは、ループの最も左の縦の辺のすぐ右の画素が道路かどうかで決める。

返り値 `{"outer": [(K,2) xy], "holes": [(K,2) xy], "outer_raw", "holes_raw", "area_check": {"loops_m2", "pixels_m2", "abs_err"}}`。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`japan`)

osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_route · japan_world · japan_stats · latlon_to_local

*Provenance: drivejapan.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

osm_road_loops — DRIVE japan op