course op• Data kinds: table → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.course_occupancy(course, cell: 'float' = 0.25, margin: 'float' = 2.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import drivecourse; drivecourse.course_occupancy(course, cell: 'float' = 0.25, margin: 'float' = 2.0), registry से लेना हो तो opsdrive.get("course_occupancy"))
• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.course_occupancy(...) केवल घोषित out type image2d का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.course_occupancy.raw(...) का उपयोग करें, या drivecourse.course_occupancy को सीधे call करें।
course (element या layout) को occupancy grid (occ bool [row = y, col = x], extent) में बदलता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
走れる領域の外 = True(障害物)。格子は bounds を margin だけ広げた範囲を cell で覆い、各 cell の中心で偶奇判定する。extent = (xmin, xmax, ymin, ymax) は格子がちょうど覆う範囲(xmax = xmin + nx·cell)、row 0 = ymin。占有率は cell → 0 で 1 − 面積/格子面積 に収束する(門)。
Raises ValueError: cell ≤ 0、margin < 0、course の形が悪い。
• 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।
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram
course)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
*Provenance: drivecourse.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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