m1_measure_pairs — 2D `measure1d` op

• 数据种类:image → feature

• 调用:fullseye.apply(img, "m1_measure_pairs", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

• HALCON 对应:measure_pairs(其含义与参数可参考 HALCON 手册)

m1_measure_pairs: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ m1_measure_pairs: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ m1_measure_pairs: 旋钮 b 扫描 (文档网站)

用法

统计穿过中心的卡尺线上"上升沿→下降沿"边缘对(明亮物体的两端)的数量(相当于 HALCON measure_pairs:提取垂直于矩形/圆弧的直线边缘对)。

a 是线的方向（theta = a*pi）。边缘检测与 m1_measure_pos 相同（梯度峰值的亚像素检测），b（0〜1）是相对最大振幅的阈值。依次扫描超过阈值的边缘，把极性按 rising→falling 排列的组合计为 1 对（feature，整数值）。边缘少于 2 条时为 0.0。

详细使用指南

• gallery2d_contour_measure 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• measurement_uncertainty — 测量不确定度与校准知识 —— 为了能主张“测得准”

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

m1_measure_pairs 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `feature` 作为输入)

identity · feature_to_img

同类别(`measure1d`)

m1_measure_projection · m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_fuzzy_measure_pos

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

m1_measure_pairs — 2D measure1d op

用法