m1_measure_projection — 2D `measure1d` op

• 데이터 종류: image → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "m1_measure_projection", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

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

사용법

측정용 캘리퍼 선(직선)을 이미지에 대고, 수직 방향으로 평균한 밝기 프로파일의 평균값을 반환한다(HALCON `measure_projection`에 해당: 사각형/원호에 수직인 1차원 투영을 추출).

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

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。

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

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)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`feature` 를 입력으로 받는 것)

identity

같은 카테고리(`measure1d`)

m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

m1_measure_projection — 2D measure1d op

사용법