lead_from_depth — DRIVE carla op

• 数据种类:image2d × image2d × matrix → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_from_depth(depth, label, K, cam_height: 'float', *, pitch: 'float' = 0.0, band: 'float' = 0.5, car_label: 'int' = 2) -> 'dict'(要直接调用实现,import carlabridge; carlabridge.lead_from_depth(depth, label, K, cam_height: 'float', *, pitch: 'float' = 0.0, band: 'float' = 0.5, car_label: 'int' = 2) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("lead_from_depth"))

用法

> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。

ルールベースの先行車の距離(両方の世界に同じ式):

`depth_median` = 画像の中央の帯(幅 band × W)にある車の画素の深度の中央値(後ろ面は像面に平行なので一定)、

`row_distance` = 車の最下行から平らな路面の式(driveenv.road_row_distance)で出した水平距離、

`bbox = (top, bottom, left, right)、n_pixels、found`。車の画素が無ければ found = False(距離は inf)。

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• (暂无)

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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