cutting_face_render — DRIVE cutting op

• データ種: table × scalar × scalar × scalar → rgb

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_face_render(scene, heel_x: 'float', heel_z: 'float', theta_deg: 'float', gain: 'float' = 1.0, gradient: 'float' = 0.0, blur_px: 'float' = 0.0, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0, food_visible: 'bool' = True) (実装を直接呼ぶなら import cutting; cutting.cutting_face_render(scene, heel_x: 'float', heel_z: 'float', theta_deg: 'float', gain: 'float' = 1.0, gradient: 'float' = 0.0, blur_px: 'float' = 0.0, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0, food_visible: 'bool' = True)、台帳から引くなら opsdrive.get("cutting_face_render"))

使い方

正面像(RGB、(H, W, 3) float)。壁 → まな板 → 刃 → 食材(手前)の順に、被覆率の解析描画で重ねる。

`heel_x / heel_z は刃の根元の刃先(mm)、theta_deg は刃先の傾き。カメラは gain(明るさの倍率)、gradient`

(左右の照明勾配、全幅で ±gradient/2)、`blur_px(ガウスぼけの σ)、noise`(加法の正規雑音の σ)。

刃の面積は副列 8 本で縦方向を厳密に積分する(多角形の面積と 2e-4 以内、PoC の門)。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_food_cutting_measure — py -3.11 examples/poc_food_cutting_measure.py

型が繋がる次の op(rgb を入力に取れる)

spin_from_marker_sequence · carla_depth_decode · carla_transform_matrix · carla_pose_to_world · carla_camera_pose · carla_xy_yaw · carla_scene_load · town_chain

同カテゴリ(cutting)

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

*Provenance: cutting.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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