roadjp op• 資料種類:rgba → table
• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsdrive.get("plate_mesh_from_image"))
將 RGBA 影像轉換為帶面顏色的薄板網格(mesh)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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)}。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• (尚無)
table 作為輸入)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
roadjp)sign_params · sign_image · sign_mesh · add_sign · signal_jp_mesh · add_signal_jp
*Provenance: roadjp.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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