terrain op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.material_params(seed: 'int' = 0, grain: 'float' = 0.05, puddle_level: 'float' = 0.55, puddle_freq: 'float' = 0.6, stain_level: 'float' = 0.6, stain_freq: 'float' = 0.9, wear: 'float' = 0.6, wear_freq: 'float' = 2.0, grass_var: 'float' = 0.1, sky=(0.62, 0.75, 0.92)) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import driveterrain; driveterrain.material_params(seed: 'int' = 0, grain: 'float' = 0.05, puddle_level: 'float' = 0.55, puddle_freq: 'float' = 0.6, stain_level: 'float' = 0.6, stain_freq: 'float' = 0.9, wear: 'float' = 0.6, wear_freq: 'float' = 2.0, grass_var: 'float' = 0.1, sky=(0.62, 0.75, 0.92)) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("material_params"))
재질 매개변수 표. puddle = Perlin(puddle_freq) > puddle_level인 곳(도로 안쪽만, 라벨 11, 색 = 반사 refl·하늘 + (1−refl)·음영이 들어간 노면), stain = 같은 방식의 어두운 얼룩(라벨은 도로 그대로, 참값 필드 "stain"에 남음), wear = 흰 선의 마모율 clip(wear·(Perlin(wear_freq)·0.5+0.5)·2, 0, 1).
• 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.
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
terrain)perlin2 · fbm_params · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram · spectral_slope · course_distance · terrain_params
*Provenance: driveterrain.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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