env_render — DRIVE `env` op

• 데이터 종류: table × matrix × matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.env_render(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, env: 'Optional[dict]' = None, *, ego=None, ego_pose=None, shadows: 'bool' = True, shadow_cache: 'Optional[dict]' = None, shadow_res: 'int' = 1024) -> 'Dict[str, np.ndarray]'(구현을 직접 호출하려면 import driveenv; driveenv.env_render(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, env: 'Optional[dict]' = None, *, ego=None, ego_pose=None, shadows: 'bool' = True, shadow_cache: 'Optional[dict]' = None, shadow_res: 'int' = 1024) -> 'Dict[str, np.ndarray]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("env_render"))

사용법

태양·하늘·그림자·등화·전조등·안개·비·눈부심을 물리 단위로 그립니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Returns

dict : color(カメラの線形 RGB [0,1]、tone_map で圧縮 —— 画像処理はこれを読む)、display(sRGB に符号化した

表示用、図だけに使う)、radiance(RGB の輝度 cd/m²、線形)、depth・label・ face(driveworld.world_camera と同じ)、shadow(bool、太陽の影の画素)、exposure(使った倍率)、veil(光幕輝度 cd/m² (H,W))、illuminance(面の照度 lx (H,W))。

ego_pose=(x, y, yaw) = 前照灯を付ける自車の姿勢(前端 2.25 m・左右 ±0.6 m・高さ 0.65 m に 2 灯)。shadow_cache に dict を渡すと太陽のシャドウマップを使い回す(太陽と世界が変わらない間)。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`env`)

julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor

*Provenance: driveenv.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

env_render — DRIVE env op

사용법