camera_world_to_cv — DRIVE `pegsim` op

• Datenarten: matrix → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.camera_world_to_cv(cam_xmat, cam_xpos) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import pegsim; pegsim.camera_world_to_cv(cam_xmat, cam_xpos) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("camera_world_to_cv"))

Verwendung

Wandelt die MuJoCo-Kamerapose (d.cam_xmat 3×3 = Kameraachsen in der Welt, d.cam_xpos) in extrinsische Parameter von OpenCV / Fullseye um: X_cv = R X_w + t, R = diag(1, −1, −1) Rwcᵀ, t = −R p (MuJoCo blickt entlang −Z mit +Y oben, OpenCV hat +Z vorn und +Y unten).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

返り: R(3×3)、t(3,)、R_cam_to_world = Rᵀ。numpy だけ(mujoco 不要)。Raises ValueError: 形が違う、R が回転でない。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_pegsim_insertion — py -3.11 examples/poc_pegsim_insertion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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

Gleiche Kategorie (`pegsim`)

peg_params · whitney_clearance · two_point_depth · wedging_check · jamming_diagram · chamfer_capture · contact_state_predict · circle_fit_known_radius

*Provenance: pegsim.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

camera_world_to_cv — DRIVE pegsim op