m1_fuzzy_measure_pos — 2D measure1d op

• 資料種類:image → contour

• 呼叫:fullseye.apply(img, "m1_fuzzy_measure_pos", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

• HALCON 對應:fuzzy_measure_pos(其含義與參數可參考 HALCON 手冊)

m1_fuzzy_measure_pos: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入,右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z),一維序列為折線,體資料為沿 z 的最大值投影,影片為中間影格,複數影像為振幅;無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9,另一旋鈕取預設):

▸ m1_fuzzy_measure_pos: 旋鈕 a 掃描 (文件網站)

*旋鈕 b 不改變輸出(實測: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入,下排為對應輸出。旋鈕取預設):

▸ m1_fuzzy_measure_pos: 其他輸入影像 (文件網站)

*第 4 欄是彩色 (H,W,3) 輸入。此運算子能正確處理顏色而不跨通道(不把顏色通道當作第三個空間軸摺積)。*

用法

對穿過中心的卡尺線上的邊緣按模糊隸屬度分數篩選後傳回(相當於 HALCON fuzzy_measure_pos:以模糊判定偵測垂直於矩形/圓弧的直線邊緣)。

邊緣偵測與 m1_measure_pos 相同。以 (amp - lo) / (gmax - lo)(lo = 0.05*gmax)把各邊緣的振幅映射為 [0,1] 的模糊分數,只保留不小於 b(0〜1)者(它不是依 0/1 的硬閾值,而是依與振幅相應的連續信賴度篩選,這點與 measure_pos 不同)。a 是線的方向(theta = a*pi)。回傳值為 CONTOUR,座標單位為像素。

詳細使用指南

• gallery2d_contour_measure 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• measurement_uncertainty — 量測不確定度與校正知識 —— 為了能主張「量得準」

參考(範例資料、文獻)

• 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。

在 Studio 中試試

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中,此區塊會變成按鈕,可當場載入並執行。

m1_fuzzy_measure_pos 0.50 0.50

▸ 載入此管線  ·  載入並執行

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 contour 作為輸入)

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

同類別(measure1d)

m1_measure_projection · m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs


*Provenance: ops.py — 2D 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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