decide op• データ種: any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mirror_virtual_camera(cam_pose, mirror_plane) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import drivedecide; drivedecide.mirror_virtual_camera(cam_pose, mirror_plane) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opsdrive.get("mirror_virtual_camera"))
平面鏡に映る像を撮る 仮想カメラ。
`cam_pose は world→camera の 4×4(render3d.look_at の規約: X_cam = P X、−Z 前方)。mirror_plane` は
(n_x, n_y, n_z, d)(n·X = d)。
返り値(dict):
• `reflection: 折り返し S(mirror_reflection_matrix`)。
• `pose_mirrored` = P·S: 実物の場面をこれで写すと、実カメラが 鏡越しに見る像そのもの(画素の位置まで同じ)。
回転部の行列式は −1(左右が反転した座標系。描画器によっては面の表裏の判定が逆になる)。
• `pose` = F·P·S、F = diag(−1, 1, 1, 1): 普通の右手系のカメラ(行列式 +1)= 鏡の向こうにいる仮想カメラ。
これで撮った画像は鏡に映る像の 左右反転(画素では u' = 2c_x − u)。バックミラーを「後ろ向きのカメラ」と
して扱うときはこちら(運転者が見る像に戻すには左右を反転する)。
• `eye: 仮想カメラの位置 S(C)(C = 実カメラの位置)。eye_real`: C。
• `flip: "x"(pose` の画像は x を反転すると鏡像になる)。
閉形式: S(X) = X − 2(n·X − d)n。鏡に映る点 Q の像の位置は S(Q)(鏡の向こう側、鏡面から同じ距離)。
門(テスト): 入射角 = 反射角を満たす鏡面上の点 M を数値で解き(Fermat の最短経路)、C + (|CM| + |MQ|)·unit(M − C)
が S(Q) と一致すること。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_driving_decisions — py -3.11 examples/poc_driving_decisions.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
decide)mirror_reflection_matrix · mirror_aim_normal · convex_mirror_fov · mirror_blind_zone · check_sequence_score · signal_phase_plan · signal_state · predict_amber_onset
*Provenance: drivedecide.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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