measure1d op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "m1_measure_projection", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: measure_projection (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
Legt eine Messkalipergerade (Gerade) auf das Bild und gibt den Mittelwert des senkrecht dazu gemittelten Helligkeitsprofils zurück (entspricht HALCON `measure_projection`: extrahiert eine 1D-Projektion senkrecht zu einem Rechteck/Bogen).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
キャリパー線は画像の端から端まで引かれ、`a で向きを theta = a*piに振る(0=横方向、0.5=斜め45度、1=横方向の逆向き)。b` は線を法線方向にずらす垂直オフセット(0〜1、0.5 が画像中心を通る)。線に沿って幅 1px 分の帯を平均サンプリングし(真の「射影」)、その平均輝度([0,1])を feature として返す。線が画像に掛からない/画像が小さすぎる場合は 0.0 を返す。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
feature als Eingabe)measure1d)m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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