create_funct_1d_pairs — ONED function op

데이터 종류: signal × signalsignal

호출: import fullseye as fs; fs.ledger.create_funct_1d_pairs(x, y)(구현을 직접 호출하려면 import funct1d; funct1d.create_funct_1d_pairs(x, y), 원장에서 가져오려면 ops1d.get("create_funct_1d_pairs"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

A 1-D function from arbitrary `(x, y)` pairs, resampled to an

equidistant grid (HALCON `create_funct_1d_pairs`).

The pairs are sorted by x and linearly interpolated onto the integer

grid `floor(min(x)) .. ceil(max(x))` (step 1). Grid points outside the

convex hull of the data (only the two end points can be) hold the nearest

sample's value — `numpy.interp` end-hold, no extrapolation. Duplicate x

values keep numpy's interp behaviour (the segment between duplicates is a

step). Note the returned function's index 0 corresponds to physical

`x = floor(min(x))`, not necessarily 0.

:param x: 1-D abscissa values, at least 1 pair, finite.

:param y: 1-D ordinate values, same length as *x*, finite.

:returns: float64 array on the integer grid.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, or length mismatch.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

poc_veiling_glarepy -3.11 examples/poc_veiling_glare.py

타입이 이어지는 다음 연산자(signal 를 입력으로 받는 것)

create_funct_1d_array · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d

같은 카테고리(function)

create_funct_1d_array · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d · abs_funct_1d


*Provenance: funct1d.py — ONED 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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