carla op• Data kinds: image2d × image2d × matrix → table
• Call: 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' (implementation को सीधे call करना हो तो 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', registry से लेना हो तो opsdrive.get("lead_from_depth"))
rule-based आगे वाले वाहन की दूरी (दोनों worlds में एक ही सूत्र): depth_median = image के बीच की पट्टी (चौड़ाई band × W) में car pixels की depth का median (पिछला face image plane के समानांतर है इसलिए स्थिर), row_distance = car की सबसे निचली row से समतल सड़क के सूत्र (driveenv.road_row_distance) द्वारा निकाली गई क्षैतिज दूरी, bbox = (top, bottom, left, right), n_pixels, found। car pixels न हों तो found = False (दूरी inf)।
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
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
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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