model op• 데이터 종류: metrologymodel → scalar
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.add_metrology_object_rectangle2_measure(model, row, col, phi, l1, l2, n: 'int' = 40) -> 'int'(구현을 직접 호출하려면 import metrology; metrology.add_metrology_object_rectangle2_measure(model, row, col, phi, l1, l2, n: 'int' = 40) -> 'int', 원장에서 가져오려면 opsmeasure1d.get("add_metrology_object_rectangle2_measure"))
직사각형 계측 객체를 추가한다(add_metrology_object_rectangle2_measure). phi = l1 변의 방향(col 축 기준, 라디안), l1/l2 = 변 길이의 절반.
참조 사각형(중심 (row, col) [px], phi 방향의 반변 길이 l1, 직교 방향의반변 길이 l2)을 model["objects"] 에 쌓는다(dict 를 제자리에서 갱신). apply_metrology_model 은 4 변 각각에 max(2, n // 4) 점을 모서리를 피해 등간격으로 두고, 각 변의 바깥 법선을 따라 에지를 재어, 사각형 피팅으로중심·방향·반변 길이를 다시 구한다.
• phi: col 축(x)에서 row 축(영상 아래 방향)으로 잰 라디안(gen_measure_rectangle2 와 같은 규약).
• l1, l2: 반변 길이 [px] (전체 길이가 아니다).
• n: 총 샘플 수의 기준(기본값 40 → 각 변 10 점). 4 미만이어도 각 변 2 점은 둔다.
• 인수는 검증하지 않는다. 반환값은 추가 위치의 index(0 시작).
• apply 결과의 params 는 row / col / phi / l1 / l2 이며, 재피팅 후에는 l1 >= l2(긴 변이 l1)로 다시 정렬된다 ―― 참조에서 l1 < l2 로 주어도결과의 phi 는 긴 변의 방향이 된다.
• 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_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py
scalar 를 입력으로 받는 것)—
model)create_metrology_model · add_metrology_object_line_measure · add_metrology_object_circle_measure · add_metrology_object_ellipse_measure · add_metrology_object_generic
*Provenance: metrology.py — MEASURE1D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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