label_extent — DRIVE `ttc` op

• Data kinds: labels2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.label_extent(label, value: 'int') -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivettc; drivettc.label_extent(label, value: 'int') -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("label_extent"))

उपयोग

label image में मान value वाले pixels का box: {"col0", "col1", "row0", "row1", "width", "height", "n"}।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

幅・高さは画素数(col1 − col0 + 1)。無ければ全部 0。ttc_from_scale の入力(完全な検出器の代役)。

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_ttc_rss — py -3.11 examples/poc_ttc_rss.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`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

इसी category के (`ttc`)

relative_motion · foe_from_motion · flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · ttc_from_scale · ttc_from_range · foe_from_flow

*Provenance: drivettc.py — DRIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

label_extent — DRIVE ttc op