gcode op• Data kinds: table → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gcode_layer_image(table: 'Any', layer: 'int', px_per_mm: 'float' = 10.0, line_width_mm: 'float' = 0.4, bounds=None, travel: 'bool' = False) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import printpath; printpath.gcode_layer_image(table: 'Any', layer: 'int', px_per_mm: 'float' = 10.0, line_width_mm: 'float' = 0.4, bounds=None, travel: 'bool' = False) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsprintpath.get("gcode_layer_image"))
1 layer के path को line चौड़ाई वाले raster image2d (0 / 1, y नीचे की ओर = row) में बनाता है।
केवल extrusion वाले segments को line_width_mm की मोटाई से रंगा जाता है (travel=True हो तो travel भी पतली lines से)। pixels px_per_mm हैं, range bounds=(xmin, ymin, xmax, ymax) mm है (न हो तो पूरी table + 2 mm margin -- layers में एक ही range चाहिए तो इसे दें)। यही "यह layer ऐसी दिखनी चाहिए" वाली expected image है, जिसे camera की layer image से print_layer_defect_map द्वारा तुलना किया जाता है।
• 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।
• poc_print_layer_inspection — py -3.11 examples/poc_print_layer_inspection.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)stipple_points_from_image · stipple_energy · stroke_tone_error · halftone_screen · engrave_lines · hatch_field · mosaic_tiles_sites · mosaic_tiles_render
gcode)gcode_read · gcode_write · gcode_extrusion_volume · gcode_time_estimate
*Provenance: printpath.py — PRINTPATH 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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