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।
actors = [{"imp": humanoid_impostors の返り値, "x", "y", "yaw", "distance" (歩いた距離 [m])}, …]। दिशा का चरण = शरीर से देखे गए कैमरे के दिगंश को n_yaw चरणों में पूर्णांकित किया गया, कला = चली गई दूरी को आवर्त से भाग देने पर शेषफल के सबसे निकट का चरण। आकार = वास्तविक कैमरे के "प्रति 1 m पिक्सेल" / पूर्व-रेंडर के "प्रति 1 m पिक्सेल" (निकटतम-पड़ोसी से बड़ा-छोटा करना)। रिटर्न में world_camera जैसी ही कुंजियाँ। चिपकाए गए पिक्सेल पर label = वस्तु का लेबल (7), face = −2 (कोई त्रिभुज नहीं), shade = 1। साथ में "impostor_pixels" (चिपकाए गए पिक्सेलों की संख्या)।
खाली इनपुट (world खाली dict) 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।
• 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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