measure1d op• Datenarten: image → contour
• Aufruf: fullseye.apply(img, "m1_fuzzy_measure_pos", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: fuzzy_measure_pos (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
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中心を通るキャリパー線上のエッジを、ファジィなメンバーシップスコアでふるいにかけて返す(HALCON `fuzzy_measure_pos` に相当: 矩形/円弧に垂直な直線エッジをファジィ判定で検出する)。
エッジ検出は `m1_measure_pos と同じ。各エッジの振幅を(amp - lo) / (gmax - lo)(lo = 0.05*gmax)で [0,1] のファジィスコアに写像し、b(0〜1)以上のものだけを残す(0/1 のハードしきい値ではなく振幅に応じた連続的な信頼度で選別する点が measure_pos と違う)。a は線の向き(theta = a*pi`)。戻り値は CONTOUR、座標単位はピクセル。
• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
contour als Eingabe)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
measure1d)m1_measure_projection · m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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