env op• Data kinds: any × scalar × scalar × scalar → any
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.road_row_distance(rows, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveenv; driveenv.road_row_distance(rows, horizon_row: 'float', focal: 'float', cam_height: 'float', pitch: 'float' = 0.0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("road_row_distance"))
समतल सड़क की सतह पर image row → camera से सड़क के बिंदु तक क्षैतिज दूरी (सटीक)। क्षितिज से ऊपर की rows inf।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
俯角 α(下向き +、ラジアン)のピンホール: 地平線の行 v_h = c_y − f tan α、路面の水平距離 d の点の行は v − v_h = f H (1 + tan²α) / (d + H tan α) —— よって d = λ/(v − v_h) − H tan α、λ = f H / cos²α (Hautière ら 2006 の λ/(v − v_h) は第 1 項だけの形)。行は下向きが +。
• 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।
• poc_driving_weather — py -3.11 examples/poc_driving_weather.py
any को input के रूप में लेते हैं)course_crank · course_s_curve · course_turnaround · course_slope · course_intersection · course_parallel_parking · course_crossing · course_road
env)julian_day · sun_at · sun_events · sun_vector · sun_illuminance · koschmieder · mor_from_beta · beta_from_mor
*Provenance: driveenv.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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