osm_road_loops — DRIVE `japan` op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivejapan; drivejapan.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("osm_road_loops"))

उपयोग

सड़कों के union की boundary loops। उन्हें बाहरी (सड़क के किनारे) और छेदों (city blocks) में बाँटता है, और Douglas–Peucker से सरल करता है।

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

追跡は画素の辺に沿う(contours_xld._trace_mask_boundaries)ので、間引く前のループの面積の和 = 画素数 × step² (外側 − 穴)が厳密に成り立つ(area_check)。穴か外側かは、ループの最も左の縦の辺のすぐ右の画素が道路かどうかで決める。返り値 {"outer": [(K,2) xy], "holes": [(K,2) xy], "outer_raw", "holes_raw", "area_check": {"loops_m2", "pixels_m2", "abs_err"}}。

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_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · 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_road_loops — DRIVE japan op