tb_derivate_funct_1d — 2D typed op

• データ種: signal → signal

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_derivate_funct_1d", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図なし: この op は signal を入力に取る。画像から始まる Studio のプログラムでは型が届かないので、下の「実行できる例」で使い方を見ること。*

使い方

First derivative by central differences (HALCON `derivate_funct_1d`).

Units are y per sample (the x-grid is the index): for a physical signal

sampled every `dt seconds, divide the result by dt`. Interior points

use the second-order central difference; the two boundary points use one-sided

differences (`numpy.gradient`).

:param y: 1-D function, at least 2 samples (a derivative needs a neighbour).

:returns: float64 array of the same length.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or fewer than 2 samples.

Typed bridge of the 1d op `derivate_funct_1d into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(signal を入力に取れる)

identity · tb_create_funct_1d_array · tb_smooth_funct_1d_gauss · tb_smooth_funct_1d_mean · tb_integrate_funct_1d · tb_zero_crossings_funct_1d · tb_abs_funct_1d · tb_negate_funct_1d

同カテゴリ(typed)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*Provenance: ops.py — 2D 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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