measure1d op• Data kinds: image → contour
• Call: fullseye.apply(img, "m1_measure_pos", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
• HALCON समकक्ष: measure_pos (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)
*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*
Knob a को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ m1_measure_pos: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ m1_measure_pos: knob b को बदलने का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ m1_measure_pos: दूसरी images पर output (docs site)
*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*
केंद्र से गुज़रने वाली caliper line पर sub-pixel edge positions निकालता है (HALCON measure_pos के समकक्ष: आयत/चाप के लंबवत सीधे edges पहचानना)।
line image के केंद्र से गुजरती है, और a उसकी दिशा theta = a*pi बदलता है। luminance profile को Gaussian से हल्का smooth करने के बाद |d/ds gray| के peaks को sub-pixel (3-point parabolic interpolation) पर detect करता है, और b (0 से 1) को अधिकतम amplitude के सापेक्ष threshold मानकर कमजोर edges हटाता है। return value CONTOUR है ({"shape": (H,W), "cs": [1x2 (row, col) points, ...]}), coordinates की इकाई input image के pixels है। मुख्य उपयोग count_contours से edges की संख्या गिनना है।
• gallery2d_contour_measure family guide
• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए
• 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।
नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।
m1_measure_pos 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py
contour को input के रूप में लेते हैं)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
measure1d)m1_measure_projection · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos
*Provenance: ops.py — 2D 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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