humanoid op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.humanoid_impostors(clip: 'dict', *, n_yaw: 'int' = 16, n_phase: 'int' = 12, res: 'int' = 128, distance: 'float' = 30.0, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import drivehumanoid; drivehumanoid.humanoid_impostors(clip: 'dict', *, n_yaw: 'int' = 16, n_phase: 'int' = 12, res: 'int' = 128, distance: 'float' = 30.0, light=(0.3, -0.5, 0.8), ambient: 'float' = 0.35) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("humanoid_impostors"))
클립(humanoid_walk_clip)을 방위 n_yaw × 위상 n_phase의 방향에서 미리 그려 둡니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
方位 b = 体から見たカメラの向き 2πb / n_yaw(0 = 正面 +x から見る)。カメラは体の高さの中ほどの高さから水平に、距離 distance で見る(ほぼ平行投影)。色は driveworld.world_camera と同じ Lambert(光はカメラ系)。
Returns:
{"color" (n_yaw, n_phase, res, res, 3) uint8, "mask" (...) bool, "dz" (...) float16 (画素の深度 − distance [m]), "f" (事前描画の焦点距離 [px]), "distance", "eye_h" [m], "res", "n_yaw", "n_phase", "cycle_length", "dims", "phase_s" (各位相の歩いた距離 [m])}。
• 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_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
humanoid)humanoid_clip_mesh · world_pose_humanoid · world_camera_impostors
*Provenance: drivehumanoid.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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