function op• 데이터 종류: signal × signal → signal
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.create_funct_1d_pairs(x, y)(구현을 직접 호출하려면 import funct1d; funct1d.create_funct_1d_pairs(x, y), 원장에서 가져오려면 ops1d.get("create_funct_1d_pairs"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
A 1-D function from arbitrary (x, y) pairs, resampled to an equidistant grid (HALCON create_funct_1d_pairs).
The pairs are sorted by x and linearly interpolated onto the integer grid floor(min(x)) .. ceil(max(x)) (step 1). Grid points outside the convex hull of the data (only the two end points can be) hold the nearest sample's value — numpy.interp end-hold, no extrapolation. Duplicate x values keep numpy's interp behaviour (the segment between duplicates is a step). Note the returned function's index 0 corresponds to physical x = floor(min(x)), not necessarily 0.
:param x: 1-D abscissa values, at least 1 pair, finite. :param y: 1-D ordinate values, same length as *x*, finite. :returns: float64 array on the integer grid. :raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, or length mismatch.
• 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.
• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
signal 를 입력으로 받는 것)create_funct_1d_array · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d
function)create_funct_1d_array · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d
*Provenance: funct1d.py — ONED 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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