transform_funct_1d — ONED function op

• 데이터 종류: signal → pairs

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 import funct1d; funct1d.transform_funct_1d(y, mult_x=1.0, add_x=0.0, mult_y=1.0, add_y=0.0), 원장에서 가져오려면 ops1d.get("transform_funct_1d"))

사용법

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

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.

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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(pairs 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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