japan op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.japan_world(graph: 'dict', *, step: 'float' = 0.5, kerb_height: 'float' = 0.15, kerb_width: 'float' = 0.3, ground_step: 'float' = 2.0, margin: 'float' = 6.0, buildings=None, props: 'bool' = True, pole_pitch: 'float' = 30.0, lines: 'bool' = True, tolerance_px: 'float' = 0.75, side: 'str' = 'left') -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivejapan; drivejapan.japan_world(graph: 'dict', *, step: 'float' = 0.5, kerb_height: 'float' = 0.15, kerb_width: 'float' = 0.3, ground_step: 'float' = 2.0, margin: 'float' = 6.0, buildings=None, props: 'bool' = True, pole_pitch: 'float' = 30.0, lines: 'bool' = True, tolerance_px: 'float' = 0.75, side: 'str' = 'left') -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("japan_world"))
road network से जापानी town का 3-D world (driveworld format) बनाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
路面 = 全体の格子平面(z 0、ラベル 0)。道路の和集合の 穴 = 街区: 歩道の面(z = kerb_height、ラベル 15)と縁石の帯(ラベル 1)。外側の縁にも縁石。車線の印(ラベル 9): 2 車線の両方向路は中央線を白の破線(5 m / 5 m)、4 車線以上は実線、車線境界は破線。交差点では他の辺の半幅ぶん印を切る。props なら節点の特徴に: 信号機(traffic_signals、進入する辺ごと、交差点の向こう側・左)、横断歩道(crossing、進行方向に平行な 0.45 m の縞、ラベル 12)、一時停止(stop / give_way: 標識 + 停止線 + 「止まれ」、進入する辺ごと)、踏切(level_crossing: 2 本のレール(ラベル 8)+ 踏切警標 + 停止線)。生活道路(residential / unclassified / living_street)の通行側の縁に pole_pitch 間隔で電柱(ラベル 16)。buildings = plateau_parse の建物の列なら押し出し柱(ラベル 14)。返り値 = driveworld の世界 + {"graph", "roadmask", "loops", "signals": [{"node", "edge", "object", "pose"}], "stats": {...}}。Raises ValueError: side が left/right 以外、kerb/step が不正。
• 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_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.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
japan)osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_stats · 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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