grid_paths_to_xy — DRIVE `braidpath` op

• Datenarten: any → any

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.grid_paths_to_xy(paths) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import braidpath; braidpath.grid_paths_to_xy(paths) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("grid_paths_to_xy"))

• GPU: nein (nur CPU-Referenzimplementierung)

Verwendung

Wandelt Gitterpfade (je Agent eine Folge von (row, col)) in (K, T, 2) mit [x, y] = [col, −row] um (kürzere Pfade werden mit ihrem letzten Punkt aufgefüllt).

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_braid_homotopy_classes — py -3.11 examples/poc_braid_homotopy_classes.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `any` als Eingabe)

course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road

Gleiche Kategorie (`braidpath`)

braid_from_trajectories · braid_reduce · braid_artin_images · dynnikov_coordinates · dynnikov_act · braid_equivalent · homotopy_class_compare · pairwise_winding

*Provenance: braidpath.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

grid_paths_to_xy — DRIVE braidpath op