m1_measure_pos — 2D `measure1d` op

• Datenarten: image → contour

• Aufruf: fullseye.apply(img, "m1_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: measure_pos (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)

Verwendung

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中心を通るキャリパー線上のサブピクセルエッジ位置を抽出する（HALCON`measure_pos` に相当: 矩形/円弧に垂直な直線エッジを検出する）。

線は画像中心を通り、`a で向きを theta = a*pi に振る。輝度プロファイルをガウシアンで軽く平滑化してから |d/ds gray| のピークをサブピクセル（3 点放物線補間）で検出し、b（0〜1）を最大振幅に対する相対しきい値として弱いエッジを捨てる。戻り値は CONTOUR（{"shape": (H,W), "cs": [1x2 の (row, col) 点, ...]}）、座標単位は入力画像のピクセル。主な使い道はエッジ数を count_contours`で数えること。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• 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

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `contour` als Eingabe)

identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld

Gleiche Kategorie (`measure1d`)

m1_measure_projection · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

m1_measure_pos — 2D measure1d op