apply op• Data kinds: metrologymodel × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.apply_metrology_model(model, image, measure_length=6.0, sigma=1.0, threshold=0.05) -> 'list' (implementation को सीधे call करना हो तो import metrology; metrology.apply_metrology_model(model, image, measure_length=6.0, sigma=1.0, threshold=0.05) -> 'list', registry से लेना हो तो opsmeasure1d.get("apply_metrology_model"))
हर metrology object के reference shape के normal के साथ subpixel edge मापता है, shape को फिर से fit करता है और परिणाम लौटाता है (apply_metrology_model)।
measure_length = normal दिशा में खोज की आधी चौड़ाई [px], sigma = profile smoothing, threshold = स्वीकार किए जाने वाले edges का न्यूनतम grey अंतर (image की grey इकाई में)। हर परिणाम dict: type / edge_points (M,2) / amplitudes (M,) signed grey अंतर / score = औसत |amplitude| / centroid / params (फिर से fit किया गया shape; line:
row1,col1,row2,col2,angle_deg / circle: row,col,radius / ellipse: row,col,phi,ra>=rb /
rectangle: row,col,phi,l1>=l2) / rms = fit residual [px]। edge points कम होने से fit न हो सके तो params=None, rms=inf, और error में कारण डाला जाता है (बाकी objects का मापन जारी रहता है)। ellipse और rectangle का phi लंबे axis (ra / l1) की दिशा है।
• subpixel_measuring family guide
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py
• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py
table को input के रूप में लेते हैं)—
apply)*Provenance: metrology.py — MEASURE1D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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