fuzzy_measure_pairing — MEASURE1D caliper op

• Data kinds: image2d × measurehandle → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fuzzy_measure_pairing(image, measure, sigma=1.0, threshold=0.1, pair_size=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import measuring1d; measuring1d.fuzzy_measure_pairing(image, measure, sigma=1.0, threshold=0.1, pair_size=None), registry से लेना हो तो opsmeasure1d.get("fuzzy_measure_pairing"))

उपयोग

fuzzy मापदंड (अपेक्षित चौड़ाई pair_size) से सबसे अच्छा मेल खाने वाला edge जोड़ा चुनता है (fuzzy_measure_pairing)।

प्रक्रिया: measure_pairs(image, measure, sigma, threshold) से अलग polarity वाले पास-पास के edges के जोड़े लिए जाते हैं, हर जोड़े पर fuzzy_score = exp(-((width - pair_size) / (0.5 pair_size))^2) लगाकर score के घटते क्रम में sort किया जाता है। ठीक अपेक्षित चौड़ाई पर 1, चौड़ाई ±0.5 pair_size हटने पर e^-1 ≈ 0.37। पहला element सबसे अच्छा मेल खाने वाला जोड़ा है।

• image: 2-D float (grey मानों की इकाई input जैसी ही)।

• measure: gen_measure_rectangle2 / gen_measure_arc की dict।

• sigma: profile का smoothing σ [samples]। threshold: स्वीकार किए जाने वाले edges का न्यूनतम |grey अंतर| (image की इकाई)।

• pair_size: अपेक्षित चौड़ाई [px]। None होने पर न sorting न scoring, measure_pairs का परिणाम (measuring line के क्रम में) जैसा का तैसा लौटाया जाता है। 0 या ऋणात्मक मान validate नहीं होते (0 होने पर denominator 1e-9 बन जाता है और सभी जोड़ों के score लगभग 0 या 1 पर सिमट जाते हैं)।

• return value: जोड़ों की dict की list (table type)। हर dict में first / second (sample index), width [px], first_point / second_point ((row, col)), first_amplitude / second_amplitude, fuzzy_score। 1 भी जोड़ा न हो तो खाली list (exception नहीं)।

चौड़ाई की निचली/ऊपरी सीमा से काटना हो तो इस परिणाम को width से खुद filter करें (यह op केवल ranking करता है, threshold से बाहर नहीं करता)।

उपयोग की विस्तृत guide

• subpixel_measuring family guide

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।

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

• poc_calipers_under_illusion — py -3.11 examples/poc_calipers_under_illusion.py

• poc_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py

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

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इसी category के (caliper)

gen_measure_rectangle2 · gen_measure_arc · translate_measure · measure_pos · measure_pairs

*Provenance: measuring1d.py — MEASURE1D 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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