lead_truth_depth — DRIVE carla op

• Data kinds: table → scalar

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_truth_depth(scene) -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import carlabridge; carlabridge.lead_truth_depth(scene) -> 'float', registry से लेना हो तो opsdrive.get("lead_truth_depth"))

उपयोग

record की pose से closed form: आगे वाले वाहन के पिछले face के केंद्र तक image-plane दूरी [m]। पिछला face = केंद्र − आधी लंबाई × आगे वाले वाहन की आगे की दिशा, image-plane दूरी = (पिछला face − camera)·camera की आगे की दिशा। आगे वाला वाहन न हो तो inf।

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_carla_bridge — py -3.11 examples/poc_carla_bridge.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (scalar को input के रूप में लेते हैं)

spin_from_marker_sequence · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain · osm_parse

इसी category के (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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