defect op• 数据种类:mesh × labels → table
• 调用:import cadmap; cadmap.cad_defect_to_cad(mesh, labels, K=None, R=None, t=None, cull_backfaces=True, min_pixels=1, background=0, strict=False)(或 opscadmap.get("cad_defect_to_cad"))
2-D 缺陷标签图 → CAD 面上的表(面 ID / 面上面积 / 3-D 重心)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
`labels は (H, W) の整数ラベル画像(background` は無視、bool マスクも
可)。ラベルごとに全画素の視線を撃ち、当たった面と、その画素が**面の上で
占める実面積**を積む。面積は画素数ではなく
dA = Z^2 * cosα / (fx * fy * |cosθ|)
で、`cosα は光軸からの傾き、cosθ` は視線と面法線のなす角。**斜めから
見た面ほど 1 画素が広い面積を覆う**という透視投影のヤコビアンそのもので、
ここを `Z^2/(fx*fy)` のままにすると傾いた面の欠陥が小さく出る(60 度で
ちょうど半分になる)。
返りはラベルごとの dict の list(`table` sort):
• `label` ラベル値。
• `n_pixels` そのラベルの画素数。
• `n_hit CAD に当たった画素数。hit_fraction` = その比。
• `area` 面上の実面積(mesh の長さ単位の 2 乗)。当たった画素分
だけの和で、当たらなかった画素は足さない。
• `area_naive Z^2/(fx*fy)` だけの和(= 傾きを無視した値)。両方
返すのは、傾き補正が効いているかを利用者が自分で確かめられるようにする
ため。
• `face_ids` 当たった面の昇順一意リスト(int64 配列)。
• `face_areas face_ids` と同じ並びの面ごとの面積。
• `centroid 面積重みの 3-D 重心(世界座標)。当たり 0 なら NaN`。
• `depth_mean 当たった画素の平均 Z。当たり 0 なら NaN`。
• `winding_fixed` bool — 内向きに巻かれた閉メッシュを検出して直したか。
全レコードに同じ値が入る(mesh 単位の性質なので)。
`min_pixels 未満の領域は落とす。当たり 0 の領域は**消さずに** `area =
0.0`, hit_fraction = 0.0` で残す — 消すと「CAD の外にあった欠陥」が
表から静かに消えるため。
巻き方向の扱いは他の op と同じ(`cull_backfaces=True` で閉じた内向き
メッシュを検出 → 既定は自動修正 + `winding_fixed、strict=True` で
`ValueError)。**正直な限界**: 返るのがレコードの list なので、labels`
が全部背景だったり全領域が `min_pixels` 未満だったりして list が空に
なると、修正の事実を載せる先が無い。その場合はそもそも 1 つも欠陥を写して
いない(誤った数を返しようがない)。載せる先が要るなら `strict=True` に
するか、同じ mesh で :func:cad_pixel_to_surface を 1 画素だけ引くこと。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• defect_to_cad — py -3.11 examples/defect_to_cad.py
table 作为输入)—
defect)—
*Provenance: cadmap.py — CADMAP 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.