carla op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.carla_scene_world(scene, *, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import carlabridge; carlabridge.carla_scene_world(scene, *, lead_asset: 'str' = 'sedan', asset_root=None) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("carla_scene_world"))
scene record → अपना world (सीधी सड़क + record की pose पर रखा आगे वाला वाहन)। camera और आगे वाले वाहन की सापेक्ष स्थिति बनाए रखते हुए, camera को (20, 0) पर +x की ओर normalise करता है (CARLA map के coordinates उपयोग नहीं होते)। आगे वाला वाहन न हो तो केवल सड़क।
• 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।
• (अभी कुछ नहीं)
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
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 operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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