fullseye

cutting_scene — DRIVE cutting op

• データ種: any → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import cutting; cutting.cutting_scene(kind: 'str' = 'face', px_per_mm: 'float | None' = None, **overrides) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("cutting_scene"))

使い方

合成の場面の諸元(dict)。kind="face" = 正面像(カメラは刃の面の法線方向)、"edge" = 刃先方向の像。

正面像: 刃は食材より長く、食材の左右で刃先の直線が見える。食材の幅の中は食材に隠れる。キーは food_xc / food_w / food_h(食材の中心・幅・高さ)、blade_len / blade_h / tip_slant(刃先の長さ・刃の高さ・先端の斜め部)。 刃先方向の像: 刃は細い帯に見え、片刃の平らな面と食材の端面の距離が切片の厚み。キーは food_top、blade_tb(峰の厚み)、 blade_hb(片刃の切刃の高さ)、blade_h。

px_per_mm を変えると画素の寸法 H / W / board_row(z = 0 の行)が比例して変わる(mm の寸法は同じ)。 既定は正面像 8 px/mm(800×480)、刃先方向 20 px/mm(520×560)。知らないキーは ValueError(綴り壊しを黙って通さない)。

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
• poc_knife_tactile_toughness — py -3.11 examples/poc_knife_tactile_toughness.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_face_render · cutting_edge_render · cutting_episode_synth · cutting_wrist_mjcf · knife_edge_track · cut_depth_from_side · 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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