decide op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mirror_virtual_camera(cam_pose, mirror_plane) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivedecide; drivedecide.mirror_virtual_camera(cam_pose, mirror_plane) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("mirror_virtual_camera"))
평면 거울에 비친 상을 찍는 가상 카메라.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
cam_pose は world→camera の 4×4(render3d.look_at の規約: X_cam = P X、−Z 前方)。mirror_plane は(n_x, n_y, n_z, d)(n·X = d)。
返り値(dict):
• reflection: 折り返し S(mirror_reflection_matrix)。
• pose_mirrored = P·S: 実物の場面をこれで写すと、実カメラが 鏡越しに見る像そのもの(画素の位置まで同じ)。回転部の行列式は −1(左右が反転した座標系。描画器によっては面の表裏の判定が逆になる)。
• pose = F·P·S、F = diag(−1, 1, 1, 1): 普通の右手系のカメラ(行列式 +1)= 鏡の向こうにいる仮想カメラ。これで撮った画像は鏡に映る像の 左右反転(画素では u' = 2c_x − u)。バックミラーを「後ろ向きのカメラ」として扱うときはこちら(運転者が見る像に戻すには左右を反転する)。
• eye: 仮想カメラの位置 S(C)(C = 実カメラの位置)。eye_real: C。
• flip: "x"(pose の画像は x を反転すると鏡像になる)。
閉形式: S(X) = X − 2(n·X − d)n。鏡に映る点 Q の像の位置は S(Q)(鏡の向こう側、鏡面から同じ距離)。門(テスト): 入射角 = 反射角を満たす鏡面上の点 M を数値で解き(Fermat の最短経路)、C + (|CM| + |MQ|)·unit(M − C) が S(Q) と一致すること。
• 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_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state · predict_amber_onset
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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