world_camera_impostors — DRIVE humanoid op

• データ種: table × matrix × matrix → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.world_camera_impostors(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, actors=(), **camera_kw) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import drivehumanoid; drivehumanoid.world_camera_impostors(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, actors=(), **camera_kw) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("world_camera_impostors"))

使い方

:func:driveworld.world_camera で世界を撮り、`actors` のインポスタを深度で前後を比べて貼る。

`actors = [{"imp": humanoid_impostors の返り値, "x", "y", "yaw", "distance" (歩いた距離 [m])}, …]`。

向きの段 = 体から見たカメラの方位を n_yaw 段に丸めたもの、位相 = 歩いた距離を周期で割った余りに最も近い段。

大きさ = 実際のカメラの「1 m あたりの画素」/ 事前描画の「1 m あたりの画素」(最近傍で拡大縮小)。

返り値は world_camera と同じ鍵。貼った画素は `label = 物体のラベル(7)、face` = −2(三角形が無い)、

`shade = 1。加えて "impostor_pixels"`(貼った画素の数)。

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_driving_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.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(humanoid)

humanoid_clip_mesh · world_pose_humanoid · humanoid_impostors

*Provenance: drivehumanoid.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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