lead_from_depth — DRIVE `carla` op

• Datenarten: image2d × image2d × matrix → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.lead_from_depth(depth, label, K, cam_height: 'float', *, pitch: 'float' = 0.0, band: 'float' = 0.5, car_label: 'int' = 2) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import carlabridge; carlabridge.lead_from_depth(depth, label, K, cam_height: 'float', *, pitch: 'float' = 0.0, band: 'float' = 0.5, car_label: 'int' = 2) -> 'dict'; aus dem Register: opsdrive.get("lead_from_depth"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

ルールベースの先行車の距離(両方の世界に同じ式):

`depth_median` = 画像の中央の帯(幅 band × W)にある車の画素の深度の中央値(後ろ面は像面に平行なので一定)、

`row_distance` = 車の最下行から平らな路面の式(driveenv.road_row_distance)で出した水平距離、

`bbox = (top, bottom, left, right)、n_pixels、found`。車の画素が無ければ found = False(距離は inf)。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

Gleiche Kategorie (`carla`)

carla_labels · carla_label_map · carla_label_unmap · carla_depth_decode · carla_depth_encode · carla_intrinsics · intrinsics_to_fullseye · intrinsics_to_carla

*Provenance: carlabridge.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

lead_from_depth — DRIVE carla op