fullseye

cut_depth_from_side — DRIVE cutting op

• データ種: rgb × table × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.cut_depth_from_side(image, track, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', win: 'int' = 5) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import cutting; cutting.cut_depth_from_side(image, track, px_per_mm: 'float', board_row: 'float', win: 'int' = 5) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("cut_depth_from_side"))

使い方

正面像の食材の上面(彩度の縁、列ごと副画素 → 中央値)と刃先の直線から切り込み深さ(mm)。

深さ = 上面の z − 食材の幅の中央での刃先の z(:func:knife_edge_track の直線の内挿)。刃が曲がっていればそのまま誤差になる。 返り値: depth_mm、top_z_mm、edge_z_mm、food_cols(左右)、n_cols、centre_col。

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(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(cutting)

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

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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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