carla_camera_pose — DRIVE carla op

• 데이터 종류: any → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.carla_camera_pose(cam_transform6) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import carlabridge; carlabridge.carla_camera_pose(cam_transform6) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("carla_camera_pose"))

사용법

CARLA 카메라의 월드 자세 → render3d / driveworld의 world → camera 4×4(driveworld.camera_pose와 같은 형). CARLA의 카메라는 국소 +x를 보고 오른쪽 = +y·위 = +z, render3d는 −z를 보고 오른쪽 = +x·위 = +y.

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_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

world_camera · lidar_scan · relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · world_materials · mesh_signed_volume

같은 카테고리(carla)

carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla

*Provenance: carlabridge.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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