humanoid op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.humanoid_impostors(clip: 'dict', *, n_yaw: 'int' = 16, n_phase: 'int' = 12, res: 'int' = 128, distance: 'float' = 30.0, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivehumanoid; drivehumanoid.humanoid_impostors(clip: 'dict', *, n_yaw: 'int' = 16, n_phase: 'int' = 12, res: 'int' = 128, distance: 'float' = 30.0, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("humanoid_impostors"))
clip (humanoid_walk_clip) को n_yaw azimuths × n_phase phases की दिशाओं से पहले से render करके रखता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
方位 b = 体から見たカメラの向き 2πb / n_yaw(0 = 正面 +x から見る)。カメラは体の高さの中ほどの高さから水平に、距離 distance で見る(ほぼ平行投影)。色は driveworld.world_camera と同じ Lambert(光はカメラ系)。
Returns:
{"color" (n_yaw, n_phase, res, res, 3) uint8, "mask" (...) bool, "dz" (...) float16 (画素の深度 − distance [m]), "f" (事前描画の焦点距離 [px]), "distance", "eye_h" [m], "res", "n_yaw", "n_phase", "cycle_length", "dims", "phase_s" (各位相の歩いた距離 [m])}。
• 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_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.py
table को input के रूप में लेते हैं)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
humanoid)humanoid_clip_mesh · world_pose_humanoid · world_camera_impostors
*Provenance: drivehumanoid.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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