function op• Datenarten: signal → measurement
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.get_y_value_funct_1d(y, x, interpolate=True) (die Implementierung direkt: import funct1d; funct1d.get_y_value_funct_1d(y, x, interpolate=True); aus dem Register: ops1d.get("get_y_value_funct_1d"))
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The y-value at (fractional) position *x* (HALCON get_y_value_funct_1d).
With interpolate=True (default) the value is linearly interpolated between the two neighbouring samples; with interpolate=False the nearest sample is returned.
Domain policy (documented, not extrapolated): *x* outside [0, n-1] clamps to the boundary value (numpy.interp end-hold semantics / index clip). HALCON's 'zero'-border variant is not offered.
:param y: 1-D function, at least 1 sample. :param x: finite scalar position in index units. :param interpolate: linear interpolation (True) or nearest sample (False). :returns: float. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, or non-finite *x*.
• 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.
• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
measurement als Eingabe)—
function)create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d
*Provenance: funct1d.py — ONED Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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