m1_measure_pos — 2D `measure1d` op

• Datenarten: image → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "m1_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: measure_pos (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

m1_measure_pos: input → output

*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_measure_pos: Regler a durchfahren (Doku-Website)

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

▸ m1_measure_pos: Regler b durchfahren (Doku-Website)

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

▸ m1_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

Extrahiert Subpixel-Kantenpositionen entlang einer durch die Mitte verlaufenden Kalipergeraden (entspricht HALCON measure_pos: erkennt gerade Kanten senkrecht zu einem Rechteck/Bogen).

Die Linie verläuft durch die Bildmitte, und a variiert ihre Richtung theta = a*pi. Nach leichter Glättung des Leuchtdichteprofils mit einem Gauß-Filter werden die Spitzen von |d/ds gray| subpixelgenau (3-Punkt-Parabelinterpolation) erkannt, und b (0 bis 1) verwirft als Schwellwert relativ zur maximalen Amplitude schwache Kanten. Rückgabewert ist eine CONTOUR ({"shape": (H,W), "cs": [1x2-Punkt (row, col), ...]}); die Koordinaten sind in Pixeln des Eingabebildes. Hauptzweck ist das Zählen der Kanten mit count_contours.

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_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

• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.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_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).*

m1_measure_pos — 2D measure1d op