lead_truth_depth — DRIVE `carla` op

• Datenarten: table → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_truth_depth(scene) -> 'float' (die Implementierung direkt: import carlabridge; carlabridge.lead_truth_depth(scene) -> 'float'; aus dem Register: opsdrive.get("lead_truth_depth"))

Verwendung

Geschlossene Form aus der aufgezeichneten Pose: Bildebenenabstand [m] zur Mitte der Rückfläche des vorausfahrenden Fahrzeugs. Rückfläche = Mitte − halbe Länge × Vorwärtsrichtung des vorausfahrenden Fahrzeugs, Bildebenenabstand = (Rückfläche − Kamera)·Vorwärtsrichtung der Kamera. Ohne vorausfahrendes Fahrzeug inf.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

Gleiche Kategorie (`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).*

lead_truth_depth — DRIVE carla op