m1_measure_projection — 2D `measure1d` op

• Data kinds: image → feature

• Call: fullseye.apply(img, "m1_measure_projection", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

• HALCON समकक्ष: measure_projection (अर्थ और parameters समझने के लिए HALCON reference उपयोगी है)

m1_measure_projection: input → output

*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_projection: knob a को बदलने का figure (docs site)

Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):

▸ m1_measure_projection: knob b को बदलने का figure (docs site)

उपयोग

Measurement के लिए caliper line (सीधी रेखा) image पर रखकर, perpendicular दिशा में औसत किए गए brightness profile का mean लौटाता है (HALCON measure_projection के समकक्ष: आयत/चाप के लंबवत 1-dimensional projection निकालना)।

caliper line image के एक सिरे से दूसरे सिरे तक खींची जाती है, और a उसकी दिशा theta = a*pi बदलता है (0 = horizontal, 0.25 = दाईं ओर नीचे जाती तिरछी 45 डिग्री, 0.5 = vertical, 1 = horizontal की उलटी दिशा)। b वह perpendicular offset है जो line को normal दिशा में खिसकाता है (0 से 1, 0.5 पर image के केंद्र से गुजरती है)। line के साथ 1px चौड़ी पट्टी को average करके sample किया जाता है (असली "projection"), और उसकी औसत luminance ([0,1]) feature के रूप में लौटाई जाती है। line image पर न पड़े या image बहुत छोटी हो तो 0.0 लौटाता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_contour_measure family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

Studio में आज़माएँ

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_projection 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`feature` को input के रूप में लेते हैं)

identity · feature_to_img

इसी category के (`measure1d`)

m1_measure_pos · 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)।*

m1_measure_projection — 2D measure1d op