knife_edge_track — DRIVE cutting op

• 数据种类:rgb → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.knife_edge_track(image, board_row: 'float | None' = None, win: 'int' = 6, reject_px: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'coverage') -> 'dict'(要直接调用实现,import cutting; cutting.knife_edge_track(image, board_row: 'float | None' = None, win: 'int' = 6, reject_px: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'coverage') -> 'dict';从台账取用则 opsdrive.get("knife_edge_track"))

用法

从正面图像求出刃口直线、刀背和刀尖(仅基于规则)。

步骤: 逐列拾取亮度纵向台阶为「暗 → 明」(刀 → 壁)的行 → 去除食材的列(饱和度规则)及其周边 3 px → 用覆盖率法细化到亚像素(窗口按模糊的估计放宽)→ 全最小二乘直线(与 measure.fit_line 相同的公式)→ 去除残差 > reject_px 的点后重新拟合。上侧边界(刀背与刀尖的斜线)也同样拾取,偏离刀背直线的右侧连续部分 = 斜线,与刃口线的交点 = 刀尖。被食材遮挡的列(occluded_cols)的刃口,为从两侧拟合的一条直线的内插。

method: "coverage"(默认)或 "gradient"(微分的重心,用于比较)。返回值: angle_deg(x 向右、z 向上的逆时针, atan2)、line(row = cy + (col − cx)·dy/dx 的全最小二乘)、slope、offset、tip_rc(刀尖,找不到则 None)、n_points、rms_px、cols_used、occluded_cols。若画面中没有刀则为 ValueError。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same

同类别(cutting)

cutting_scene · cutting_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · cut_depth_from_side · slice_thickness_profile · cut_surface_roughness

*Provenance: cutting.py — DRIVE 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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