function op• Data kinds: signal → measurement
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.get_y_value_funct_1d(y, x, interpolate=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import funct1d; funct1d.get_y_value_funct_1d(y, x, interpolate=True), registry से लेना हो तो ops1d.get("get_y_value_funct_1d"))
(भिन्नात्मक) position *x* पर y-मान (HALCON get_y_value_funct_1d)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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*.
• 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_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
measurement को input के रूप में लेते हैं)—
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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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