label_extent — DRIVE ttc op

• データ種: labels2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.label_extent(label, value: 'int') -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivettc; drivettc.label_extent(label, value: 'int') -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("label_extent"))

使い方

ラベル像の中で値 `value の画素の箱: {"col0", "col1", "row0", "row1", "width", "height", "n"}`。

幅・高さは画素数(`col1 − col0 + 1)。無ければ全部 0。:func:ttc_from_scale` の入力(完全な検出器の代役)。

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_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.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(ttc)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · ttc_from_scale · ttc_from_range · foe_from_flow

*Provenance: drivettc.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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