m1_measure_thresh — 2D measure1d op

• 데이터 종류: image → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "m1_measure_thresh", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

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

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ m1_measure_thresh: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ m1_measure_thresh: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

사용법

중심을 지나는 캘리퍼 선에서 밝기 프로파일이 지정한 레벨을 넘어간 횟수를 센다(HALCON measure_thresh에 해당: 사각형/원호를 따라 특정 그레이 값을 갖는 점을 추출).

a는 선의 방향(theta = a*pi), b는 그레이 값의 임계값 레벨(0~1, 그대로)이다. 원시 프로파일(평활화 없음)이 이 레벨을 가로지르는 횟수를 feature(정수값)로 반환한다. 선이 영상에 걸치지 않으면 0.0.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면

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.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

m1_measure_thresh 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기  ·  불러와서 실행

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 · feature_to_img

같은 카테고리(measure1d)

m1_measure_projection · m1_measure_pos · 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).*

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