lead_from_depth — DRIVE carla op

• 데이터 종류: image2d × image2d × matrix → table

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("lead_from_depth"))

사용법

규칙 기반 선행차 거리(두 월드에 같은 식): depth_median = 영상 중앙 띠(폭 band × W)에 있는 차량 픽셀 깊이의 중앙값(뒷면이 상면에 평행하므로 일정), row_distance = 차량의 최하단 행에서 평탄한 노면 식(driveenv.road_row_distance)으로 구한 수평 거리, bbox = (top, bottom, left, right), n_pixels, found. 차량 픽셀이 없으면 found = False(거리는 inf).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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