osm_parse — DRIVE `japan` op

• Data kinds: any → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_parse(source, *, origin=None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivejapan; drivejapan.osm_parse(source, *, origin=None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("osm_parse"))

उपयोग

OSM XML (string या file path) पढ़ता है और nodes को local planar coordinates [m] में बदलता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

返り値 {"origin": (lat0, lon0), "nodes": {id: {"xy": (x, y), "lat", "lon", "tags": {}}}, "ways": [{"id", "nodes": [id], "tags": {}}], "bbox": (xmin, xmax, ymin, ymax)(<bounds> があればそれ、無ければ節点の範囲), "n_nodes", "n_ways"}。origin が None なら <bounds> の中心(無ければ節点の平均)。<nd ref> が未知の節点を指す way はその節点を落とす(件数を n_dangling に)。Raises ValueError: XML でない、<osm> でない、節点が 1 つも無い。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`japan`)

osm_synthetic · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · japan_stats · latlon_to_local

*Provenance: drivejapan.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

osm_parse — DRIVE japan op