japan_stats — DRIVE japan op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.japan_stats(graph: 'dict') -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivejapan; drivejapan.japan_stats(graph: 'dict') -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("japan_stats"))

उपयोग

road network के विवरण की table: हर प्रकार के edges की संख्या, कुल लंबाई और औसत चौड़ाई, चौड़ाई के स्रोत का विवरण, और विशेष nodes की संख्या।

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)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (japan)

osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · latlon_to_local

*Provenance: drivejapan.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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