lead_from_depth — DRIVE carla op

• 資料種類:image2d × image2d × matrix → table

• 呼叫: 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'(要直接呼叫實作,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';從台帳取用則 opsdrive.get("lead_from_depth"))

用法

> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。

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)。

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• (尚無)

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

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

同類別(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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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