cutting op• 데이터 종류: any → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import cutting; cutting.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("cutting_scene"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
合成の場面の諸元(dict)。`kind="face" = 正面像(カメラは刃の面の法線方向)、"edge"` = 刃先方向の像。
正面像: 刃は食材より長く、食材の左右で刃先の直線が見える。食材の幅の中は食材に隠れる。キーは `food_xc / food_w` /
`food_h(食材の中心・幅・高さ)、blade_len / blade_h / tip_slant`(刃先の長さ・刃の高さ・先端の斜め部)。
刃先方向の像: 刃は細い帯に見え、片刃の平らな面と食材の端面の距離が切片の厚み。キーは `food_top、blade_tb`(峰の厚み)、
`blade_hb(片刃の切刃の高さ)、blade_h`。
`px_per_mm を変えると画素の寸法 H / W / board_row`(z = 0 の行)が比例して変わる(mm の寸法は同じ)。
既定は正面像 8 px/mm(800×480)、刃先方向 20 px/mm(520×560)。知らないキーは ValueError(綴り壊しを黙って通さない)。
• 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.
• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
cutting)cutting_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · knife_edge_track · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile · cut_surface_roughness
*Provenance: cutting.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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