japan op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivejapan; drivejapan.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("osm_road_loops"))
도로 합집합의 경계 루프. 바깥쪽(도로 가장자리)과 구멍(가구)으로 나누고 Douglas–Peucker로 단순화합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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"}}。
• 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_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
japan)osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_route · japan_world · japan_stats · latlon_to_local
*Provenance: drivejapan.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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