town op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.kyosoku_summary(path=None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import drivetown; drivetown.kyosoku_summary(path=None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opsdrive.get("kyosoku_summary"))
traffic rules guide (Kyosoku) के दृश्यों के पुनर्निर्माण वाला ledger (docs/drive/kyosoku_scenarios.json) पढ़ता है और उसे category × status की गिनती table में बदलता है।
path = None हो तो repo का docs/drive/kyosoku_scenarios.json (इस मॉड्यूल के स्थान से खोजा जाता है)। वापसी मान {"total", "statuses" (順序つき), "by_status": {status: n}, "categories": [...] (件数の多い順), "by_category": {category: {status: n}}, "table": [[category, n_reproduced, n_partial, n_pending, n_not_reproducible, total], ...]}।
Raises ValueError: फ़ाइल नहीं, JSON नहीं, scenarios नहीं, किसी दृश्य में id/category/status नहीं,
status KYOSOKU_STATUSES में नहीं, id दोहराया गया।
• 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_town — py -3.11 examples/poc_driving_town.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
town)town_chain · town_layout · town_world · town_centerline · town_stop_lines · town_rules · town_crossing_state · town_run
*Provenance: drivetown.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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