fuzzy_measure_pairing — MEASURE1D `caliper` op

• データ種: image2d × measurehandle → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fuzzy_measure_pairing(image, measure, sigma=1.0, threshold=0.1, pair_size=None) (実装を直接呼ぶなら import measuring1d; measuring1d.fuzzy_measure_pairing(image, measure, sigma=1.0, threshold=0.1, pair_size=None)、台帳から引くなら opsmeasure1d.get("fuzzy_measure_pairing"))

使い方

ファジィ基準(想定幅 pair_size)に最も合うエッジ対を選ぶ(fuzzy_measure_pairing)。

手順: `measure_pairs(image, measure, sigma, threshold)` で極性の異なる隣接

エッジの対を取り、各対に ``fuzzy_score = exp(-((width - pair_size) /

(0.5 pair_size))^2)`` を付けて スコア降順に並べ替える。想定幅ちょうどで 1、

幅が `±0.5 pair_size ずれると e^-1` ≈ 0.37。先頭要素が最も合う対。

• `image`: 2-D float(グレー値の単位は入力のまま)。

• `measure: gen_measure_rectangle2 / gen_measure_arc` の dict。

• `sigma: プロファイルの平滑化 σ [サンプル]。threshold`: 採用するエッジの

最小 |グレー差|(画像の単位)。

• `pair_size: 想定幅 [px]。None` なら並べ替えもスコア付けもせず

`measure_pairs` の結果(測定線に沿った順)をそのまま返す。0 や負は検証

しない(0 だと分母が 1e-9 になり全対のスコアがほぼ 0 か 1 に潰れる)。

• 返り値: 対の dict の list(`table 型)。各 dict は first / second`

(サンプル index)、`width [px]、first_point / second_point`

(`(row, col))、first_amplitude / second_amplitude、fuzzy_score`。

対が 1 つも無ければ空 list(例外にはしない)。

幅の下限・上限で切りたい場合はこの結果を `width` で自分でフィルタする

(この op は順位付けだけで、閾での除外はしない)。

詳しい使い方ガイド

• subpixel_measuring ファミリガイド

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_dimensional_inspection — py -3.11 examples/poc_dimensional_inspection.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

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同カテゴリ(`caliper`)

gen_measure_rectangle2 · gen_measure_arc · translate_measure · measure_pos · measure_pairs

*Provenance: measuring1d.py — MEASURE1D 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)。*

fuzzy_measure_pairing — MEASURE1D caliper op

使い方