roadjp op• Data kinds: rgba → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.plate_mesh_from_image(rgba, width: 'float', height: 'float', *, cell: 'int' = 4, thickness: 'float' = 0.004, back_color=(0.55, 0.55, 0.55), label: 'int' = 4) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import roadjp; roadjp.plate_mesh_from_image(rgba, width: 'float', height: 'float', *, cell: 'int' = 4, thickness: 'float' = 0.004, back_color=(0.55, 0.55, 0.55), label: 'int' = 4) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("plate_mesh_from_image"))
RGBA image को face रंगों वाली पतली plate के mesh में बदलता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
画像を cell × cell 画素の区画に切り、alpha の平均が 0.5 以上の区画だけを面にする(2 三角形)。面の色 = その区画の alpha で重みづけた平均色 Σ(α·rgb) / Σα。表面の法線 = −x(yaw 0 で +x へ進んで来る車に向く)、裏面は同じ形で back_color(法線 +x)。原点 = 板の中心、板は y-z 平面(画像の左 = +y、上 = +z)、厚さ thickness を x の ±半分に振る。使われない頂点は残さない(寸法を頂点から測れるように)。
返り値 {"V", "F", "color", "label", "front_faces": (0, n), "back_faces": (n, 2n), "cells": (rows, cols)}。
• 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
roadjp)sign_params · sign_image · sign_mesh · add_sign · signal_jp_mesh · add_signal_jp
*Provenance: roadjp.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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