cutting op• 데이터 종류: rgb → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.knife_edge_track(image, board_row: 'float | None' = None, win: 'int' = 6, reject_px: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'coverage') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import cutting; cutting.knife_edge_track(image, board_row: 'float | None' = None, win: 'int' = 6, reject_px: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'coverage') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("knife_edge_track"))
정면 영상에서 날끝 직선, 칼등, 칼끝을 구합니다(규칙 기반만).
절차: 휘도의 세로 단차가 「어두움 → 밝음」(칼날 → 벽)이 되는 행을 열마다 줍는다 → 식재료의 열(채도 규칙)과 주변 3 px 를 제외 → 피복률법으로서브픽셀로(창은 흐림의 추정에 맞춰 넓힌다) → 전체 최소제곱 직선(measure.fit_line 과 같은 정식화) → 잔차 > reject_px 를 빼고다시 맞춘다. 위쪽 경계(칼등과 칼끝의 사선)도 같이 줍고, 칼등 직선에서 벗어난 오른쪽 연속 부분 = 사선, 날 선과의 교점 = 칼끝. 식재료에 가려진 열(occluded_cols)의 날은 양쪽에서 맞춘 1 개 직선의 내삽이 된다.
method: "coverage"(기본) 또는 "gradient"(미분의 무게중심, 비교용). 반환값: angle_deg(x 오른쪽·z 위의 반시계 방향, atan2), line(row = cy + (col − cx)·dy/dx 의 전체 최소제곱), slope, offset, tip_rc(칼끝, 찾지 못하면 None), n_points, rms_px, cols_used, occluded_cols. 칼날이 찍혀 있지 않으면 ValueError.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
cutting)cutting_scene · cutting_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile · cut_surface_roughness
*Provenance: cutting.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.