distance_funct_1d — ONED function op

• データ種: signal × signal → measurement

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.distance_funct_1d(y1, y2, mode='max') -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import funct1d; funct1d.distance_funct_1d(y1, y2, mode='max') -> 'float'、台帳から引くなら ops1d.get("distance_funct_1d"))

使い方

同じ格子の上に載る 2 つの関数の距離(HALCON `distance_funct_1d`)。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

`mode="max" is the Chebyshev / sup distance max |y1 - y2|`;

`mode="mean"` the mean absolute difference. Both are symmetric and zero

iff the functions are identical.

:param y1: 1-D function, at least 1 sample.

:param y2: 1-D function, same length as *y1* (unequal lengths raise —

pointwise distance is undefined across different grids; silent numpy

broadcasting is explicitly rejected).

:param mode: `"max" or "mean"` (anything else raises).

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

or unknown *mode*.

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)

• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py

型が繋がる次の op(measurement を入力に取れる)

—

同カテゴリ(function)

create_funct_1d_array · create_funct_1d_pairs · smooth_funct_1d_gauss · smooth_funct_1d_mean · derivate_funct_1d · integrate_funct_1d · zero_crossings_funct_1d · local_min_max_funct_1d

*Provenance: funct1d.py — ONED 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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