transform_funct_1d — ONED function op

• データ種: signal → pairs

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0) (実装を直接呼ぶなら import funct1d; funct1d.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0)、台帳から引くなら ops1d.get("transform_funct_1d"))

使い方

Independent affine transform of x and y (HALCON `transform_funct_1d`).

Returns explicit pairs `(mult_x * i + add_x, mult_y * y[i] + add_y)` for

`i = 0..n-1. Note mult_x = 0` collapses the abscissa to a single

point (accepted; the result is then not a function of x).

:param y: 1-D function (may be empty).

:param mult_x, add_x, mult_y, add_y: finite affine coefficients.

:returns: `(n, 2) float64 array of (x, y)` pairs.

:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, or non-finite parameter.

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)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(pairs 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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