lead_truth_depth — DRIVE carla op

• データ種: table → scalar

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_truth_depth(scene) -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import carlabridge; carlabridge.lead_truth_depth(scene) -> 'float'、台帳から引くなら opsdrive.get("lead_truth_depth"))

使い方

記録の姿勢から閉形式: 先行車の後ろ面の中心までの像面距離 [m]。後ろ面 = 中心 − 半長 × 先行車の前方向、像面距離 = (後ろ面 − カメラ)·カメラの前方向。先行車なしは inf。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

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

同カテゴリ(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. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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