kyosoku_summary — DRIVE town op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.kyosoku_summary(path=None) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivetown; drivetown.kyosoku_summary(path=None) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("kyosoku_summary"))

사용법

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

教則の場面の再現台帳(docs/drive/kyosoku_scenarios.json)を読み、category × status の件数表にする。

`path = None なら repo の docs/drive/kyosoku_scenarios.json`(このモジュールの場所から引く)。

返り値 ``{"total", "statuses" (順序つき), "by_status": {status: n}, "categories": [...] (件数の多い順),

"by_category": {category: {status: n}}, "table": [[category, n_reproduced, n_partial, n_pending, n_not_reproducible, total], ...]}``。

Raises `ValueError: ファイルが無い・JSON でない・scenarios` が無い・場面に id/category/status が無い・

status が :data:KYOSOKU_STATUSES に無い・id が重複。

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_driving_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(town)

town_chain · town_layout · town_world · town_centerline · town_stop_lines · town_rules · town_crossing_state · town_run

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

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