course op• 데이터 종류: table → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.course_occupancy(course, cell: 'float' = 0.25, margin: 'float' = 2.0)(구현을 직접 호출하려면 import drivecourse; drivecourse.course_occupancy(course, cell: 'float' = 0.25, margin: 'float' = 2.0), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("course_occupancy"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.course_occupancy(...) 는 선언된 out 형 image2d 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.course_occupancy.raw(...) 를 쓰거나 drivecourse.course_occupancy 를 직접 호출하세요.
코스(요소 또는 배치)를 점유 격자 (occ bool [row = y, col = x], extent)로 변환합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
走れる領域の外 = True(障害物)。格子は bounds を margin だけ広げた範囲を cell で覆い、各 cell の中心で偶奇判定する。extent = (xmin, xmax, ymin, ymax) は格子がちょうど覆う範囲(xmax = xmin + nx·cell)、row 0 = ymin。占有率は cell → 0 で 1 − 面積/格子面積 に収束する(門)。
Raises ValueError: cell ≤ 0、margin < 0、course の形が悪い。
• 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.
• poc_driving_school — py -3.11 examples/poc_driving_school.py
image2d 를 입력으로 받는 것)flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram
course)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
*Provenance: drivecourse.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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