cutting op• Data kinds: rgb × scalar × scalar → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.slice_thickness_profile(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band=None, win: 'int' = 4) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import cutting; cutting.slice_thickness_profile(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band=None, win: 'int' = 4) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("slice_thickness_profile"))
धार की दिशा वाली image में, हर row पर "खाद्य पदार्थ के सिरे की सतह" और "blade की सपाट सतह" की subpixel स्थितियाँ निकालता है; अंतर = slice की मोटाई (mm)।
प्रत्येक पिक्सेल को 3 रंगों (पृष्ठभूमि, भोजन-सामग्री, ब्लेड) के अनुपातों में रैखिक रूप से विघटित किया जाता है (वर्णता R − B और दीप्ति के 2 चैनल + योग = 1)। पृष्ठभूमि का अनुपात सिरे की सतह पर 1 → 0 गिरने वाला शुद्ध सोपान है, और ब्लेड का अनुपात ब्लेड की सतह पर 0 → 1 बढ़ने वाला शुद्ध सोपान है, इसलिए प्रत्येक विंडो के भीतर का योग किनारे की स्थिति देता है (आवरण-अनुपात विधि)। धुंधलापन अनुपातों के योग को नहीं बदलता, इसलिए विंडो को धुंधलेपन के अनुमान (सिरे-सोपान का द्वितीय आघूर्ण σ) के अनुसार ±(3σ + 1) px तक फैलाने पर पक्षपात नहीं होता। स्लाइस विंडो से पतली हो तब भी दोनों सोपान अलग-अलग अनुपात हैं, इसलिए परस्पर हस्तक्षेप नहीं करते। संदर्भ रंग प्रत्येक पंक्ति में स्थानीय रूप से लिए जाते हैं (प्रकाश की बाएँ-दाएँ प्रवणता का अनुसरण)। ब्लेड का निर्णय "ब्लेड की दीप्ति पृष्ठभूमि और भोजन-सामग्री के बीच कहाँ है" के अनुपात से होता है, और यह चमक के गुणक (gain) पर निर्भर नहीं करता।
सिरे की सतह और ब्लेड की सतह प्रत्येक एक सरल रेखा पर होनी चाहिए: 1.5 px से अधिक विचलित पंक्तियाँ हटाई जाती हैं, और विचलन 30 % से अधिक हो तो ValueError (चुपचाप गलत नहीं होता)। z_band: (z_lo, z_hi) mm से प्रयुक्त पंक्तियों को सीमित करता है (एक-धार वाले ब्लेड के धार वाले भाग को बाहर करने के लिए)। लौटाता है: z_mm, thickness_mm (प्रति पंक्ति), mean_mm, lean_deg (ऊर्ध्वाधर से ब्लेड-सतह का झुकाव, atan2), face_line, end_line, n_rows, n_rejected, blur_px।
• 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_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 · knife_edge_track · cut_depth_from_side · cut_surface_roughness
*Provenance: cutting.py — DRIVE 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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