get_grayval_contour_xld — MV `gray` op

• 데이터 종류: image2d × keypoints → signal

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.get_grayval_contour_xld(image, contour, order=1)(구현을 직접 호출하려면 import mvimage; mvimage.get_grayval_contour_xld(image, contour, order=1), 원장에서 가져오려면 opsmv.get("get_grayval_contour_xld"))

• HALCON 대응: get_grayval_contour_xld(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)

사용법

윤곽 점열을 따라 회색값을 보간으로 읽어 하나의 신호로 만든다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

자세한 사용 가이드

• machine_vision_classics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• machine_vision_tour — py -3.11 examples/machine_vision_tour.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`signal` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`gray`)

atan2_image · area_center_gray · gray_histo · gray_projections

*Provenance: mvimage.py — MV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

get_grayval_contour_xld — MV gray op

사용법