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।
छवि को cell × cell पिक्सेल के खंडों में काटा जाता है, और केवल वे खंड फलक बनते हैं जिनका alpha औसत 0.5 या अधिक है (2 त्रिभुज)। फलक का रंग = उस खंड का alpha-भारित औसत रंग Σ(α·rgb) / Σα। सामने के फलक का अभिलंब = −x (yaw 0 पर +x की ओर आती कार की ओर), पिछला फलक उसी आकार का back_color के साथ (अभिलंब +x)। मूल बिंदु = प्लेट का केंद्र, प्लेट y-z तल में (छवि का बायाँ = +y, ऊपर = +z), मोटाई thickness को x पर ±आधा बाँटा जाता है। अप्रयुक्त शीर्ष नहीं रखे जाते (ताकि शीर्षों से आयाम मापे जा सकें)।
लौटाया गया मान {"V", "F", "color", "label", "front_faces": (0, n), "back_faces": (n, 2n), "cells": (rows, cols)}। खाली इनपुट (rgba में 0 तत्व) पर ValueError उठता है।
• 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।
• gallery_drive_japan_roads — py -3.11 examples/gallery_drive_japan_roads.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
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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