cutting_scene — DRIVE cutting op

• 資料種類:any → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import cutting; cutting.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("cutting_scene"))

用法

合成場景的參數(dict)。kind="face" = 正面影像(相機沿刀刃面的法線方向)，"edge" = 沿刃口方向的影像。

正面影像: 刀刃比食材長,在食材左右可看到刃尖的直線。食材寬度內被食材遮住。鍵為 food_xc / food_w / food_h(食材的中心、寬度、高度),blade_len / blade_h / tip_slant(刃尖的長度、刀刃的高度、前端的斜角部)。

刃尖方向的影像: 刀刃看起來是細帶,單刃的平面與食材端面的距離即切片厚度。鍵為 food_top、blade_tb(刀背厚度)、blade_hb(單刃切刃的高度)、blade_h。

改變 px_per_mm 時,像素尺寸 H / W / board_row(z = 0 的列)會成比例改變(mm 尺寸不變)。預設為正面影像 8 px/mm(800×480),刃尖方向 20 px/mm(520×560)。未知的鍵為 ValueError(不默默放過拼錯)。

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py

• poc_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 table 作為輸入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同類別(cutting)

cutting_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · knife_edge_track · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile · cut_surface_roughness

*Provenance: cutting.py — DRIVE 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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