signal_jp_mesh — DRIVE roadjp op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.signal_jp_mesh(*, lens: 'float' = 0.3, n: 'int' = 3, hood: 'bool' = True, state: 'str' = 'off') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import roadjp; roadjp.signal_jp_mesh(*, lens: 'float' = 0.3, n: 'int' = 3, hood: 'bool' = True, state: 'str' = 'off') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("signal_jp_mesh"))

사용법

가로형 차량용 등기(일본식). 원점 = 등기 바닥면의 중심, 표시면은 −x를 향합니다.

상자: 폭 = n·(lens + 0.10) + 0.05(3 등, 300 mm 에서 1.25 m), 높이 = lens + 0.13(0.43 m), 깊이 0.30 m, 짙은 회색. 렌즈 = 반경 lens/2 의 원반(24 분할)을 전면보다 5 mm 바깥(−x 쪽)에 둔다. 배열은 −x 를 향해 볼 때 왼쪽부터 녹색, 황색, 적색 = 녹색이 +y, 적색이 −y(운전자가 볼 때 왼쪽부터 녹색, 황색, 적색 — Wikipedia 일본의 교통 신호기, 일차 자료로 확인 필요). n = 2 이면 황색, 적색, n = 1 이면 황색(1 등 점멸식). 각 렌즈 위에 차양(얇은 상자, 길이 0.25 m, hood). 렌즈 직경은 300 mm(2017 년도부터 표준 250 mm, 둘 다 현역).

반환값 {"V", "F", "color", "label": 3, "lamp_faces": {"green": (f0, f1), ...}, "width", "height", "depth", "lens"}. lamp_faces 는 이 메시 내 면 인덱스의 범위(월드에 추가할 때는 world_add 가 반환하는 범위로 평행 이동한다 — driveworld.add_signal 과 같은 구조). state 의 등만 driveworld._LAMP 의 색, 나머지는 "off" 의 색.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery_drive_japan_roads — py -3.11 examples/gallery_drive_japan_roads.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(roadjp)

sign_params · sign_image · plate_mesh_from_image · sign_mesh · add_sign · 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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