camera_world_to_cv — DRIVE `pegsim` op

• Data kinds: matrix → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.camera_world_to_cv(cam_xmat, cam_xpos) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import pegsim; pegsim.camera_world_to_cv(cam_xmat, cam_xpos) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("camera_world_to_cv"))

उपयोग

MuJoCo camera pose (d.cam_xmat 3×3 = world में camera axes, d.cam_xpos) को OpenCV / Fullseye extrinsic parameters में बदलता है: X_cv = R X_w + t, R = diag(1, −1, −1) Rwcᵀ, t = −R p (MuJoCo −Z की ओर देखता है और +Y ऊपर है, OpenCV में +Z आगे और +Y नीचे)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

返り: R(3×3)、t(3,)、R_cam_to_world = Rᵀ。numpy だけ(mujoco 不要)。Raises ValueError: 形が違う、R が回転でない。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_pegsim_insertion — py -3.11 examples/poc_pegsim_insertion.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`pegsim`)

peg_params · whitney_clearance · two_point_depth · wedging_check · jamming_diagram · chamfer_capture · contact_state_predict · circle_fit_known_radius

*Provenance: pegsim.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

camera_world_to_cv — DRIVE pegsim op