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"))
RGBA 영상을 면 색을 가진 얇은 판의 메시로 만듭니다.
이미지를 cell × cell 화소의 구획으로 자르고, alpha 의 평균이 0.5 이상인 구획만 면으로 만든다(삼각형 2 개). 면의 색 = 그 구획의 alpha 로 가중한 평균색 Σ(α·rgb) / Σα. 앞면의 법선 = −x(yaw 0 에서 +x 로 다가오는 차를 향함), 뒷면은 같은 형태로 back_color(법선 +x). 원점 = 판의 중심, 판은 y-z 평면(이미지의 왼쪽 = +y, 위 = +z), 두께 thickness 를 x 의 ±절반으로 나눈다. 사용되지 않는 정점은 남기지 않는다(정점으로부터 치수를 잴 수 있도록).
반환값 {"V", "F", "color", "label", "front_faces": (0, n), "back_faces": (n, 2n), "cells": (rows, cols)}. 빈 입력(rgba 이(가) 0 개 요소)은 ValueError 를 발생시킨다.
• 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.
• gallery_drive_japan_roads — py -3.11 examples/gallery_drive_japan_roads.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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