pass op• Data kinds: points → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mirror_image_side(eye_xy, mirror_center_xy, mirror_normal_xy, points, *, heading, velocities=None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivepass; drivepass.mirror_image_side(eye_xy, mirror_center_xy, mirror_normal_xy, points, *, heading, velocities=None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("mirror_image_side"))
curve mirror में दिखने वाला बिंदु दर्पण के केंद्र से बाएँ या दाएँ दिखता है, और किस ओर चलता दिखता है (समतल दर्पण का closed form)। दृश्य S064, S130।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
左右の向きは凸面鏡でも同じ(門で光線追跡と照合。凸面は角を縮めるだけ)。
上から見た 2 次元(x, y)。像 P' = P − 2((P − M)·n)n(drivedecide.mirror_reflection_matrix の 2 次元版)。image_offset = 眼から鏡の中心を見る向きに対する像の向きの角(+ = 左)。real_side = heading(運転者の前)に対して物が左(+1)か右(−1)か。velocities を渡すと image_motion = 像の角の速さ、direct_motion = 眼から物を直接見たときの角の速さ(遮りは見ない)、virtual_eye_motion = 仮想の眼 E' から見た角の速さ(= −image_motion が恒等式)、reversed = 像と直接の動きの向きが逆か。
• 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
pass)overtake_requirement · overtake_return_gap · no_overtaking_zones · overtake_permitted · overtaken_conduct_check · lane_change_follower_decel · lane_change_permitted · roundabout_entry_check
*Provenance: drivepass.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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