carla op• Datenarten: image2d × image2d × matrix → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_from_depth(depth, label, K, cam_height: 'float', *, pitch: 'float' = 0.0, band: 'float' = 0.5, car_label: 'int' = 2) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import carlabridge; carlabridge.lead_from_depth(depth, label, K, cam_height: 'float', *, pitch: 'float' = 0.0, band: 'float' = 0.5, car_label: 'int' = 2) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("lead_from_depth"))
Regelbasierter Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug (gleiche Formel für beide Welten): depth_median = Median der Tiefe der Fahrzeugpixel im mittleren Streifen des Bildes (Breite band × W) (konstant, da die Rückfläche parallel zur Bildebene ist), row_distance = horizontaler Abstand aus der untersten Fahrzeugzeile mit der Formel für ebene Fahrbahn (driveenv.road_row_distance), bbox = (top, bottom, left, right), n_pixels, found. Ohne Fahrzeugpixel ist found = False (Abstand inf).
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• (noch keine)
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
carla)carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla
*Provenance: carlabridge.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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