osm_parse — DRIVE japan op

• 데이터 종류: any → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.osm_parse(source, *, origin=None) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import drivejapan; drivejapan.osm_parse(source, *, origin=None) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("osm_parse"))

사용법

OSM XML(문자열 또는 파일 경로)을 읽고 노드를 국소 평면 좌표 [m]로 변환합니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_driving_japan_town — py -3.11 examples/poc_driving_japan_town.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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