get_grayval_contour_xld — MV `gray` op

• Data kinds: image2d × keypoints → signal

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.get_grayval_contour_xld(image, contour, order=1) (implementation को सीधे call करना हो तो import mvimage; mvimage.get_grayval_contour_xld(image, contour, order=1), registry से लेना हो तो opsmv.get("get_grayval_contour_xld"))

• HALCON समकक्ष: get_grayval_contour_xld (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

कंटूर के साथ ग्रे मानों को इंटरपोलेशन से पढ़कर एक सिग्नल बनाता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

contour は (N, 2) の (row, col) か、輪郭が 1 本だけの XLD dict。order は補間の次数(0 最近傍 / 1 線形 / 3 三次)。画像の外の点があると ValueError(外挿の値を実測の顔で返さない)。空の入力(image が 0 要素)は ValueError。

Args:

image: (H, W) の画像。

contour: (N, 2) の点列、または {"shape", "cs"} の XLD dict。

order: 補間の次数(0 / 1 / 3)。

Returns:

長さ N の float 信号。

उपयोग की विस्तृत guide

• machine_vision_classics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`signal` को input के रूप में लेते हैं)

—

इसी category के (`gray`)

atan2_image · area_center_gray · gray_histo · gray_projections

*Provenance: mvimage.py — MV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

get_grayval_contour_xld — MV gray op