env op• Datenarten: any × scalar × scalar × scalar → any
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.road_row_distance(rows, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import driveenv; driveenv.road_row_distance(rows, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("road_row_distance"))
Bildzeile auf ebener Fahrbahn → horizontaler Abstand von der Kamera zum Fahrbahnpunkt (exakt). Zeilen oberhalb des Horizonts ergeben inf.
Lochkamera mit Neigungswinkel α (nach unten +, Radiant): Horizontzeile v_h = c_y − f tan α; die Zeile eines Straßenpunkts im horizontalen Abstand d ist v − v_h = f H (1 + tan²α) / (d + H tan α) —— daher d = λ/(v − v_h) − H tan α, λ = f H / cos²α (das λ/(v − v_h) von Hautière et al. 2006 ist die Form nur mit dem ersten Term). Zeilen sind nach unten +.
Leere Eingabe (rows mit 0 Einträgen) löst ValueError aus.
• 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_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
any als Eingabe)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
env)julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor
*Provenance: driveenv.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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