typed op• 데이터 종류: signal → feature
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_get_y_value_funct_1d", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ tb_get_y_value_funct_1d: stages (docs site)
(소수 위치를 포함한) 위치 *x*에서의 y값(HALCON `get_y_value_funct_1d`).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
With `interpolate=True` (default) the value is linearly interpolated
between the two neighbouring samples; with `interpolate=False` the nearest
sample is returned.
Domain policy (documented, not extrapolated): *x* outside `[0, n-1]`
clamps to the boundary value (`numpy.interp` end-hold semantics /
index clip). HALCON's `'zero'`-border variant is not offered.
:param y: 1-D function, at least 1 sample.
:param x: finite scalar position in index units.
:param interpolate: linear interpolation (True) or nearest sample (False).
:returns: float.
:raises ValueError: non-1-D / NaN / Inf input, empty input, or non-finite *x*.
Typed bridge of the 1d op `get_y_value_funct_1d into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_signal 0.50 0.50 tb_get_y_value_funct_1d 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
아래 예제는 원래의 대장 op get_y_value_funct_1d를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).
• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
• signal_funct1d — py -3.11 examples/signal_funct1d.py
feature 를 입력으로 받는 것)typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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