fullseye

knife_edge_track — DRIVE cutting op

• データ種: rgb → table
• 呼び出し: 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' (実装を直接呼ぶなら import cutting; cutting.knife_edge_track(image, board_row: 'float | None' = None, win: 'int' = 6, reject_px: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'coverage') -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("knife_edge_track"))

使い方

正面像から刃先の直線・峰・先端を出す(規則のみ)。

手順: 輝度の縦の段が「暗 → 明」(刃 → 壁)になる行を列ごとに拾う → 食材の列(彩度の規則)と周辺 3 px を除く → 被覆率法で 副画素に(窓はぼけの推定に合わせて広げる)→ 全最小二乗の直線(measure.fit_line と同じ定式)→ 残差 > reject_px を外して 当て直す。上側の境界(峰と先端の斜め線)も同じく拾い、峰の直線から外れた右側の連続部分 = 斜め線、刃先線との交点 = 先端。 食材に隠れた列(occluded_cols)の刃先は、両側から当てた 1 本の直線の内挿になる。

method: "coverage"(既定)か "gradient"(微分の重心、比較用)。返り値: angle_deg(x 右・z 上の反時計回り、 atan2)、line(row = cy + (col − cx)·dy/dx の全最小二乗)、slope、offset、tip_rc(先端、見つからなければ None)、 n_points、rms_px、cols_used、occluded_cols。刃が写っていなければ ValueError。

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 · 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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