terrain op• Datenarten: table × table × matrix × matrix × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.world_materials(world: 'dict', view: 'dict', pose, K, m: 'dict') -> 'dict' (die Implementierung direkt: import driveterrain; driveterrain.world_materials(world: 'dict', view: 'dict', pose, K, m: 'dict') -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("world_materials"))
Wendet pixelweise Fahrbahnmaterialien auf das Renderergebnis view an (aus world_camera, einschließlich "shade").
Für Pixel der Fahrbahn (Label 0) und des Geländes (10) wird das Material in Weltkoordinaten neu ausgewertet: Asphaltkörnung (Perlin, 8 Perioden/m), Farbungleichmäßigkeit des Grases, Flecken (dunkle Stellen, Label bleibt 0), Pfützen (Spiegelung des Himmels, Label 11). Weiße Linien und Fußgängerüberwege (9, 12) werden mit der Abnutzungsrate wear in die Fahrbahnfarbe gemischt (Label unverändert, im Ground Truth "wear" festgehalten). Die Stärke der Pfützenspiegelung (0,1 bis 0,9, Perlin 1,5 Perioden/m) ist der Ground Truth "refl". Rückgabe = {"color", "label", "puddle", "refl", "stain", "wear", "xyz"}.
Leere Eingabe (world ein leeres dict) löst ValueError aus.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_world_terrain — py -3.11 examples/poc_world_terrain.py
table als Eingabe)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
terrain)perlin2 · fbm_params · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram · spectral_slope · course_distance · terrain_params
*Provenance: driveterrain.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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