cutting op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import cutting; cutting.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsdrive.get("cutting_scene"))
synthetic scene के parameters (dict)। kind="face" = सामने का दृश्य (camera blade की सतह के normal की दिशा में), "edge" = धार की दिशा से दृश्य।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
正面像: 刃は食材より長く、食材の左右で刃先の直線が見える。食材の幅の中は食材に隠れる。キーは food_xc / food_w / food_h(食材の中心・幅・高さ)、blade_len / blade_h / tip_slant(刃先の長さ・刃の高さ・先端の斜め部)。
刃先方向の像: 刃は細い帯に見え、片刃の平らな面と食材の端面の距離が切片の厚み。キーは food_top、blade_tb(峰の厚み)、blade_hb(片刃の切刃の高さ)、blade_h。
px_per_mm を変えると画素の寸法 H / W / board_row(z = 0 の行)が比例して変わる(mm の寸法は同じ)。既定は正面像 8 px/mm(800×480)、刃先方向 20 px/mm(520×560)。知らないキーは ValueError(綴り壊しを黙って通さない)。
• 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
• poc_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.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_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · knife_edge_track · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile · 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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