m1_measure_pos — 2D `measure1d` op

• データ種: image → contour

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "m1_measure_pos", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

• HALCON 相当: measure_pos(意味・パラメータは HALCON リファレンスが参考になる)

m1_measure_pos: 入力 → 出力

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*

使い方

中心を通るキャリパー線上のサブピクセルエッジ位置を抽出する（HALCON`measure_pos` に相当: 矩形/円弧に垂直な直線エッジを検出する）。

線は画像中心を通り、`a で向きを theta = a*pi に振る。輝度プロファイルをガウシアンで軽く平滑化してから |d/ds gray| のピークをサブピクセル（3 点放物線補間）で検出し、b（0〜1）を最大振幅に対する相対しきい値として弱いエッジを捨てる。戻り値は CONTOUR（{"shape": (H,W), "cs": [1x2 の (row, col) 点, ...]}）、座標単位は入力画像のピクセル。主な使い道はエッジ数を count_contours`で数えること。

詳しい使い方ガイド

• gallery2d_contour_measure ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

Studio で試す

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

m1_measure_pos 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py

型が繋がる次の op(`contour` を入力に取れる)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

同カテゴリ(`measure1d`)

m1_measure_projection · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

m1_measure_pos — 2D measure1d op

使い方