m1_measure_projection — 2D `measure1d` op

• 데이터 종류: image → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "m1_measure_projection", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

• HALCON 대응: measure_projection(의미·매개변수는 HALCON 레퍼런스가 참고가 됩니다)

m1_measure_projection: input → output

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*

노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ m1_measure_projection: 노브 a 스윕 (문서 사이트)

노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):

▸ m1_measure_projection: 노브 b 스윕 (문서 사이트)

사용법

측정용 캘리퍼 선(직선)을 이미지에 대고, 수직 방향으로 평균한 밝기 프로파일의 평균값을 반환한다(HALCON measure_projection에 해당: 사각형/원호에 수직인 1차원 투영을 추출).

캘리퍼 선은 영상의 끝에서 끝까지 그어지며, a로 방향을 theta = a*pi로 바꾼다(0 = 가로 방향, 0.25 = 오른쪽 아래로 내려가는 대각 45도, 0.5 = 세로 방향, 1 = 가로 방향의 역방향). b는 선을 법선 방향으로 옮기는 수직 오프셋(0~1, 0.5가 영상 중심을 지난다). 선을 따라 폭 1px만큼의 띠를 평균 샘플링하고(진정한 "사영"), 그 평균 휘도([0,1])를 feature로 반환한다. 선이 영상에 걸치지 않거나 영상이 너무 작으면 0.0을 반환한다.

자세한 사용 가이드

• gallery2d_contour_measure 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• measurement_uncertainty — 측정 불확도와 교정 지식 — ‘측정되고 있다’고 주장하려면

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

Studio에서 시도하기

아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.

m1_measure_projection 0.50 0.50

▸ 이 파이프라인 불러오기 · 불러와서 실행

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• gallery2d_contour_measure — py -3.11 examples/gallery2d_contour_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`feature` 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(`measure1d`)

m1_measure_pos · m1_measure_thresh · m1_measure_pairs · m1_fuzzy_measure_pos

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

m1_measure_projection — 2D measure1d op

사용법