plate_mesh_from_image — DRIVE roadjp op

• データ種: rgba → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.plate_mesh_from_image(rgba, width: 'float', height: 'float', *, cell: 'int' = 4, thickness: 'float' = 0.004, back_color=(0.55, 0.55, 0.55), label: 'int' = 4) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import roadjp; roadjp.plate_mesh_from_image(rgba, width: 'float', height: 'float', *, cell: 'int' = 4, thickness: 'float' = 0.004, back_color=(0.55, 0.55, 0.55), label: 'int' = 4) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("plate_mesh_from_image"))

使い方

RGBA 画像を、面の色を持つ薄い板のメッシュにする。

画像を cell × cell 画素の区画に切り、alpha の平均が 0.5 以上の区画だけを面にする(2 三角形)。面の色 = その区画の alpha で重みづけた平均色 Σ(α·rgb) / Σα。表面の法線 = −x(yaw 0 で +x へ進んで来る車に向く)、裏面は同じ形で back_color(法線 +x)。原点 = 板の中心、板は y-z 平面(画像の左 = +y、上 = +z)、厚さ thickness を x の ±半分に振る。使われない頂点は残さない(寸法を頂点から測れるように)。

返り値 {"V", "F", "color", "label", "front_faces": (0, n), "back_faces": (n, 2n), "cells": (rows, cols)}。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

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sign_params · sign_image · sign_mesh · add_sign · signal_jp_mesh · add_signal_jp

*Provenance: roadjp.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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