cutting op• 데이터 종류: table × scalar × scalar × scalar → rgb
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_face_render(scene, heel_x: 'float', heel_z: 'float', theta_deg: 'float', gain: 'float' = 1.0, gradient: 'float' = 0.0, blur_px: 'float' = 0.0, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0, food_visible: 'bool' = True)(구현을 직접 호출하려면 import cutting; cutting.cutting_face_render(scene, heel_x: 'float', heel_z: 'float', theta_deg: 'float', gain: 'float' = 1.0, gradient: 'float' = 0.0, blur_px: 'float' = 0.0, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0, food_visible: 'bool' = True), 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("cutting_face_render"))
정면 영상(RGB, (H, W, 3) float). 벽 → 도마 → 날 → 식재료(앞쪽) 순서로 피복률의 해석적 렌더링으로 겹칩니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
heel_x / heel_z は刃の根元の刃先(mm)、theta_deg は刃先の傾き。カメラは gain(明るさの倍率)、gradient (左右の照明勾配、全幅で ±gradient/2)、blur_px(ガウスぼけの σ)、noise(加法の正規雑音の σ)。刃の面積は副列 8 本で縦方向を厳密に積分する(多角形の面積と 2e-4 以内、PoC の門)。
• 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
rgb 를 입력으로 받는 것)spin_from_marker_sequence · carla_depth_decode · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain
cutting)cutting_scene · 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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