m1_fuzzy_measure_pos — 2D measure1d op

• Datenarten: image → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "m1_fuzzy_measure_pos", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

• HALCON-Äquivalent: fuzzy_measure_pos (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ m1_fuzzy_measure_pos: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ m1_fuzzy_measure_pos: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Filtert Kanten entlang einer durch die Mitte verlaufenden Kalipergeraden anhand eines Fuzzy-Zugehörigkeitswerts und gibt sie zurück (entspricht HALCON fuzzy_measure_pos: erkennt gerade Kanten senkrecht zu einem Rechteck/Bogen mittels Fuzzy-Beurteilung).

Die Kantenerkennung ist dieselbe wie bei m1_measure_pos. Die Amplitude jeder Kante wird mit (amp - lo) / (gmax - lo) (lo = 0.05*gmax) auf einen Fuzzy-Score in [0,1] abgebildet, und nur Kanten mit mindestens b (0 bis 1) werden behalten (anders als measure_pos wird nicht mit einem harten 0/1-Schwellwert, sondern nach einer kontinuierlichen, amplitudenabhängigen Konfidenz ausgewählt). a ist die Linienrichtung (theta = a*pi). Rückgabewert ist eine CONTOUR; die Koordinaten sind in Pixeln.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• measurement_uncertainty — Messunsicherheit und Kalibrierung — was nötig ist, um zu behaupten, dass man misst

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

m1_fuzzy_measure_pos 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden  ·  Laden & ausführen

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen contour als Eingabe)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

Gleiche Kategorie (measure1d)

m1_measure_projection · m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

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