gcode_layer_image — PRINTPATH `gcode` op

• データ種: table → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gcode_layer_image(table: 'Any', layer: 'int', px_per_mm: 'float' = 10.0, line_width_mm: 'float' = 0.4, bounds=None, travel: 'bool' = False) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import printpath; printpath.gcode_layer_image(table: 'Any', layer: 'int', px_per_mm: 'float' = 10.0, line_width_mm: 'float' = 0.4, bounds=None, travel: 'bool' = False) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsprintpath.get("gcode_layer_image"))

使い方

1 層の経路を線幅つきのラスタ `image2d`(0 / 1、y 下向き = 行)に描く。

押し出しのある線分だけを `line_width_mm の太さで塗る(travel=True なら移動も細線で)。画素は px_per_mm`、

範囲は `bounds=(xmin, ymin, xmax, ymax)` mm(無ければ表全体 + 2 mm の余白 —— 層をまたいで同じ範囲にしたければ

渡す)。これが「この層はこう見えるはず」の期待像で、カメラの層画像と `print_layer_defect_map` で比べる。

詳しい使い方ガイド

• printpath ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_print_layer_inspection — py -3.11 examples/poc_print_layer_inspection.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

print_layer_defect_map

同カテゴリ(`gcode`)

gcode_read · gcode_write · gcode_extrusion_volume · gcode_time_estimate

*Provenance: printpath.py — PRINTPATH operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

gcode_layer_image — PRINTPATH gcode op

使い方