lookup_lexicon — MV `classify` op

• データ種: table → scalar

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.lookup_lexicon(lexicon, word) (実装を直接呼ぶなら import mvclass; mvclass.lookup_lexicon(lexicon, word)、台帳から引くなら opsmv.get("lookup_lexicon"))

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

• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)

使い方

語が一覧にあるかを完全一致で調べ、あれば 1.0、無ければ 0.0 を返す。

空の入力(word が空文字)は ValueError。

Args:

lexicon: create_lexicon の返り。

word: 調べる語。

Returns:

一覧にあれば 1.0、無ければ 0.0。

詳しい使い方ガイド

• machine_vision_classics ファミリガイド

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

型が繋がる次の op(`scalar` を入力に取れる)

—

同カテゴリ(`classify`)

train_class_gmm · classify_class_gmm · evaluate_class_gmm · train_class_knn · classify_class_knn · train_class_mlp · classify_class_mlp · train_class_svm

*Provenance: mvclass.py — MV 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)。*

lookup_lexicon — MV classify op

使い方