building_prisms — DRIVE japan op

• Data kinds: any → any

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.building_prisms(buildings: 'Iterable[dict[str, Any]]', *, color_fn: 'Callable[[dict[str, Any]], Sequence[float]] | None' = None, base_z: 'float | None' = 0.0, roof_shade: 'float' = 0.92) -> 'tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]' (implementation को सीधे call करना हो तो import driveplateau; driveplateau.building_prisms(buildings: 'Iterable[dict[str, Any]]', *, color_fn: 'Callable[[dict[str, Any]], Sequence[float]] | None' = None, base_z: 'float | None' = 0.0, roof_shade: 'float' = 0.92) -> 'tuple[np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray, np.ndarray]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("building_prisms"))

उपयोग

इमारतों के footprint को उनकी ऊँचाई तक extrude करके एक triangle mesh में मिलाता है।

Args:

buildings: plateau_parse के buildings (footprint, height, ground_z)।

color_fn: building -> (r,g,b) 0..1। None हो तो _default_building_color।

base_z: सभी इमारतों का तल z [m]। None हो तो प्रत्येक इमारत का ground_z उपयोग होता है (ऊँची-नीची भूमि वाले विश्व के लिए)।

अपने बनाए समतल सड़क-विश्व के लिए 0.0 उपयुक्त है।

roof_shade: छत के फलक के रंग का गुणक (पार्श्व फलकों से अलग पहचानने के लिए हल्की छाया)।

Returns:

(V (n,3) float64, F (m,3) int64, colors (m,3) float64 0..1, ids (m,) int64)। ids[f] उस इमारत की संख्या है जिससे फलक f संबंधित है (इनपुट क्रम का सूचकांक)। इमारतें 0 हों तो प्रत्येक ऐरे खाली होता है।

Raises:

ValueError: color_fn का रिटर्न मान 0..1 के 3 RGB तत्व नहीं है, या इमारत का footprint/height अमान्य है।

खाली इनपुट (buildings में 0 प्रविष्टियाँ) पर खाली परिणाम लौटाता है (कारण: 0 इमारतों वाली टाइलें वास्तविक डेटा में सामान्य हैं; खाली प्रिज़्म-समुच्चय ही सही उत्तर है)।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery_drive_city_terrain — py -3.11 examples/gallery_drive_city_terrain.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (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

इसी category के (japan)

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

*Provenance: driveplateau.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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