events_to_frames — DRIVE `motion_io` op

• Data kinds: table → voxel

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.events_to_frames(events: 'dict', n_frames: 'int' = 32, shape=None) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import motionio; motionio.events_to_frames(events: 'dict', n_frames: 'int' = 32, shape=None) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("events_to_frames"))

उपयोग

events को समय में n_frames बराबर भागों में बाँटता है और हर pixel पर polarity जोड़कर frames (T, H, W) बनाता है (ON = +1, OFF = −1)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

全イベントの極性の和はコマの総和と一致する(落とすイベントは無い)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• (अभी कुछ नहीं)

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`voxel` 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

इसी category के (`motion_io`)

read_bvh · read_events

*Provenance: motionio.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

events_to_frames — DRIVE motion_io op