polish op• 데이터 종류: image2d × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.band_width_profile(image, threshold: 'float', res: 'float', along: 'str' = 'x') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import polish; polish.band_width_profile(image, threshold: 'float', res: 'float', along: 'str' = 'x') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("band_width_profile"))
직선 스트로크(along 방향)로 닦인 띠의 폭을, 띠에 직교하는 선마다 서브픽셀로 읽습니다: 임계값을 처음 넘는 곳과 마지막으로 넘는 곳을 이웃 픽셀과의 선형 보간으로 구하고, 그 차 × res를 폭으로 합니다. 반환 widths(선마다, 읽을 수 없는 선은 NaN), centres(띠 중심 위치 [m], 지도 좌표), valid, median. 띠가 1개라는 전제(띠가 여러 개면 바깥끼리의 폭이 됨). Raises ValueError: 영상 검사, res ≤ 0, along이 x / y가 아님, 임계값이 비유한.
• 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_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
polish)preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_image · coat_thickness_from_image · wipe_coverage
*Provenance: polish.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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