osm_parse — DRIVE japan op

• データ種: any → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_parse(source, *, origin=None) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import drivejapan; drivejapan.osm_parse(source, *, origin=None) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("osm_parse"))

使い方

OSM XML(文字列かファイルパス)を読み、節点を局所平面座標 [m] に落とす。

返り値 {"origin": (lat0, lon0), "nodes": {id: {"xy": (x, y), "lat", "lon", "tags": {}}}, "ways": [{"id", "nodes": [id], "tags": {}}], "bbox": (xmin, xmax, ymin, ymax)(<bounds> があればそれ、無ければ節点の範囲), "n_nodes", "n_ways"}。origin が None なら <bounds> の中心(無ければ節点の平均)。<nd ref> が未知の節点を指す way はその節点を落とす(件数を n_dangling に)。Raises ValueError: XML でない、<osm> でない、節点が 1 つも無い。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同カテゴリ(japan)

osm_synthetic · osm_road_graph · osm_road_mask · osm_road_loops · osm_route · japan_world · japan_stats · latlon_to_local

*Provenance: drivejapan.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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