humanoid op• Datenarten: table × matrix × matrix → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.world_camera_impostors(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, actors=(), **camera_kw) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import drivehumanoid; drivehumanoid.world_camera_impostors(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, actors=(), **camera_kw) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("world_camera_impostors"))
Nimmt die Welt mit driveworld.world_camera auf und fügt die Impostors von actors mit Tiefenvergleich von vorn und hinten ein.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
actors = [{"imp": humanoid_impostors の返り値, "x", "y", "yaw", "distance" (歩いた距離 [m])}, …]。向きの段 = 体から見たカメラの方位を n_yaw 段に丸めたもの、位相 = 歩いた距離を周期で割った余りに最も近い段。大きさ = 実際のカメラの「1 m あたりの画素」/ 事前描画の「1 m あたりの画素」(最近傍で拡大縮小)。返り値は world_camera と同じ鍵。貼った画素は label = 物体のラベル(7)、face = −2(三角形が無い)、shade = 1。加えて "impostor_pixels"(貼った画素の数)。
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_driving_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
humanoid)humanoid_clip_mesh · world_pose_humanoid · humanoid_impostors
*Provenance: drivehumanoid.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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