cutting op• 資料種類:rgb × scalar × scalar → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.slice_thickness_profile(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band=None, win: 'int' = 4) -> 'dict'(要直接呼叫實作,import cutting; cutting.slice_thickness_profile(image, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', z_band=None, win: 'int' = 4) -> 'dict';從台帳取用則 opsdrive.get("slice_thickness_profile"))
在沿刃口方向的影像中，逐列求出「食材端面」與「刀刃平面」的次像素位置，差 = 切片厚度(mm)。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
各画素を 3 色(背景・食材・刃)の割合に線形分解する(彩度 R − B と輝度の 2 チャンネル + 和 = 1)。背景の割合は端面で 1 → 0 に落ちる純粋な段、刃の割合は刃の面で 0 → 1 に上がる純粋な段なので、それぞれの窓の中の和が縁の位置になる(被覆率法)。ぼけは割合の和を変えないので、窓をぼけの推定(端面の段の 2 次モーメント σ)に合わせて ±(3σ + 1) px に広げれば偏らない。切片が窓より薄くても、2 つの段は別々の割合なので干渉しない。参照の色は行ごとに局所で取る(照明の左右勾配に追従)。刃の判定は「刃の輝度が背景と食材の間のどこにあるか」の比で行い、明るさの倍率(gain)に依らない。
端面と刃の面はそれぞれ直線に乗るはず: 1.5 px より外れた行を外し、外れが 3 割を超えたら ValueError(黙って間違えない)。z_band: (z_lo, z_hi) mm で使う行を絞る(片刃の切刃部を外すのに使う)。返り値: z_mm、thickness_mm(行ごと)、mean_mm、lean_deg(刃の面の鉛直からの傾き、atan2)、face_line、end_line、n_rows、n_rejected、blur_px。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py
table 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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