humanoid op• Data kinds: table × matrix × matrix → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.world_camera_impostors(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, actors=(), **camera_kw) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivehumanoid; drivehumanoid.world_camera_impostors(world: 'dict', pose, K, width: 'int' = 640, height: 'int' = 400, actors=(), **camera_kw) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("world_camera_impostors"))
driveworld.world_camera से world की image लेता है और actors के impostors को depth से आगे-पीछे की तुलना करके चिपकाता है।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
actors = [{"imp": humanoid_impostors の返り値, "x", "y", "yaw", "distance" (歩いた距離 [m])}, …]。向きの段 = 体から見たカメラの方位を n_yaw 段に丸めたもの、位相 = 歩いた距離を周期で割った余りに最も近い段。大きさ = 実際のカメラの「1 m あたりの画素」/ 事前描画の「1 m あたりの画素」(最近傍で拡大縮小)。返り値は world_camera と同じ鍵。貼った画素は label = 物体のラベル(7)、face = −2(三角形が無い)、shade = 1。加えて "impostor_pixels"(貼った画素の数)。
• 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_humanoids — py -3.11 examples/poc_driving_humanoids.py
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
humanoid)humanoid_clip_mesh · world_pose_humanoid · humanoid_impostors
*Provenance: drivehumanoid.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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