carla_label_map — DRIVE `carla` op

• Datenarten: image2d → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.carla_label_map(semantic) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import carlabridge; carlabridge.carla_label_map(semantic) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("carla_label_map"))

Verwendung

Semantische Segmentierung von CARLA (uint8-Bild der Tags) → Fullseye-Labelbild (int, −1 = leer/ohne Label). Unbekannte Tags lösen ValueError aus.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

Gleiche Kategorie (`carla`)

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

*Provenance: carlabridge.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

carla_label_map — DRIVE carla op