cutting_scene — DRIVE cutting op

• 数据种类:any → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict'(要直接调用实现,import cutting; cutting.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("cutting_scene"))

用法

合成场景的参数(dict)。kind="face" = 正面图像(相机沿刀刃面的法线方向)，"edge" = 沿刃口方向的图像。

正面图: 刀比食材长,在食材左右可以看到刃尖的直线。食材宽度内被食材遮挡。键为 food_xc / food_w / food_h(食材的中心、宽度、高度),blade_len / blade_h / tip_slant(刃长、刀高、刀尖斜部)。

刃尖方向图: 刀看起来是细带,单刃的平面与食材端面的距离即切片厚度。键为 food_top、blade_tb(刀背厚度)、blade_hb(单刃刃口的高度)、blade_h。

改变 px_per_mm 时,像素尺寸 H / W / board_row(z = 0 的行)按比例变化(mm 尺寸不变)。默认正面图 8 px/mm(800×480),刃尖方向 20 px/mm(520×560)。未知的键会引发 ValueError(不放过拼写错误)。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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

同类别(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 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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