measure1d op• Datenarten: image → feature
• Aufruf: fullseye.apply(img, "m1_measure_projection", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
• HALCON-Äquivalent: measure_projection (Bedeutung und Parameter sind in der HALCON-Referenz nachzulesen)
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ m1_measure_projection: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ m1_measure_projection: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Legt eine Messkalipergerade (Gerade) auf das Bild und gibt den Mittelwert des senkrecht dazu gemittelten Helligkeitsprofils zurück (entspricht HALCON measure_projection: extrahiert eine 1D-Projektion senkrecht zu einem Rechteck/Bogen).
Die Caliper-Linie wird von Bildrand zu Bildrand gezogen, und a variiert ihre Richtung theta = a*pi (0 = horizontal, 0.25 = nach rechts unten fallende Diagonale 45 Grad, 0.5 = vertikal, 1 = horizontal in Gegenrichtung). b ist der senkrechte Versatz, der die Linie in Normalenrichtung verschiebt (0 bis 1; 0.5 verläuft durch die Bildmitte). Ein 1px breites Band entlang der Linie wird gemittelt abgetastet (eine echte "Projektion"), und diese mittlere Leuchtdichte ([0,1]) wird als Feature zurückgegeben. Trifft die Linie das Bild nicht oder ist das Bild zu klein, wird 0.0 zurückgegeben.
• Leitfaden zur Familie gallery2d_contour_measure
• measurement_uncertainty — Messunsicherheit und Kalibrierung — was nötig ist, um zu behaupten, dass man misst
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
m1_measure_projection 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py
feature als Eingabe)measure1d)m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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