walkterrain op• Data kinds: depth → mask
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.elevation_step_edges(grid, min_rise: 'float' = 0.05, window: 'int' = 3) (implementation को सीधे call करना हो तो import terrain; terrain.elevation_step_edges(grid, min_rise: 'float' = 0.05, window: 'int' = 3), registry से लेना हो तो opsdrive.get("elevation_step_edges"))
• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.elevation_step_edges(...) केवल घोषित out type mask का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.elevation_step_edges.raw(...) का उपयोग करें, या terrain.elevation_step_edges को सीधे call करें।
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
Elevation map के step edges (curb / सीढ़ी के किनारे) -> (edge_mask, signed_rise) (ledger door)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
中身は step_edges と同じで、cell を持たない。step_edges の cell は勾配の 符号を選ぶのにしか使われず(段差の高さ = 窓の max − min、向き = 勾配の大きいほうの成分の符号。どちらも cell で割っても変わらない)効かないノブになるので、台帳の入口から外した(素の関数の引数は公開の約束なので外さない)。台帳の宣言 out は mask(edge_mask)。空の入力(grid が 0 要素)は空の 2 枚の配列を返す(理由: 観測の無い地図には段差も無く、形だけを保つ)。
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• walking_ops_tour — py -3.11 examples/walking_ops_tour.py
mask को input के रूप में लेते हैं)spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse
walkterrain)elevation_map · fill_gaps · elevation_traversability · foothold_score · ground_surface · ground_plane · detect_obstacles · fuse_elevation
*Provenance: terrain.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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