camera_world_to_cv — DRIVE pegsim op

• 데이터 종류: matrix → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.camera_world_to_cv(cam_xmat, cam_xpos) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import pegsim; pegsim.camera_world_to_cv(cam_xmat, cam_xpos) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("camera_world_to_cv"))

사용법

MuJoCo의 카메라 자세(d.cam_xmat 3×3 = 월드에서의 카메라 축, d.cam_xpos)를 OpenCV / Fullseye의 외부 매개변수로: X_cv = R X_w + t, R = diag(1, −1, −1) Rwcᵀ, t = −R p(MuJoCo는 −Z를 보고 +Y가 위, OpenCV는 +Z가 앞이고 +Y가 아래).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

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)

• poc_pegsim_insertion — py -3.11 examples/poc_pegsim_insertion.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(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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