osm_road_loops — DRIVE japan op

• 数据种类:table → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import drivejapan; drivejapan.osm_road_loops(roadmask: 'dict', *, tolerance_px: 'float' = 0.75) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opsdrive.get("osm_road_loops"))

用法

道路并集的边界环。分为外环(道路边缘)与孔(街区)，并用 Douglas–Peucker 抽稀。

追踪沿像素的边进行(contours_xld._trace_mask_boundaries),因此抽稀前的环面积之和 = 像素数 × step² (外侧 − 孔)严格成立(area_check)。是孔还是外侧,由环最左侧竖边紧右侧的像素是否为道路来决定。返回值 {"outer": [(K,2) xy], "holes": [(K,2) xy], "outer_raw", "holes_raw", "area_check": {"loops_m2", "pixels_m2", "abs_err"}}。

空输入(roadmask 为空 dict)会引发 ValueError。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(japan)

osm_synthetic · osm_parse · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_route · japan_world · japan_stats · latlon_to_local

*Provenance: drivejapan.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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