plate_mesh_from_image — DRIVE roadjp op

• 데이터 종류: rgba → table

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("plate_mesh_from_image"))

사용법

RGBA 영상을 면 색을 가진 얇은 판의 메시로 만듭니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)}。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(roadjp)

sign_params · sign_image · sign_mesh · add_sign · signal_jp_mesh · add_signal_jp


*Provenance: roadjp.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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