局所拡大結果


結果文書化

このページでは、Imatestにおける局所拡大の結果に関するドキュメントを提供します。

関連するターゲット分析(例:チェッカーボード)の場合、以下のデータがJSONおよびCSV結果ファイルのこれらのフィールドに含まれます。

  • JSON : local_magnification_data
  • CSV :[ローカル倍率データ]

注:CSVファイルはUTF-8でエンコードされており、°(度)やθ(シータ)などの文字が含まれている場合があります。一部のプログラム(特にExcelでCSVファイルを直接開く場合)は異なるエンコーディングを想定しているため、文字が正しく表示されないことがあります(例:° → °)。正しく表示するには、UTF-8を使用してファイルを開くかインポートしてください。

局所倍率データ

説明
局所倍率の計算および関連する指標に関する設定/データ/結果。
結果フィールド
タイトル説明検証含まれるもの: キーJSONタイプ注記
計算設定局所的な倍率と関連する指標を計算するために使用される設定。
  • JSON : 計算設定
  • CSV :[計算設定]
物体
画像サイズ(行数/列数)画像サイズ(行数、列数)。
  • JSON : image_size_rows_columns
  • CSV :画像サイズ(行数/列数)
数値の配列
起源(XY) IEEE Std 2020 Type IV座標系を用いた原点における画像座標(X, Y)。
  • JSON : origin_xy_px
  • CSV :原点(XY)[px]
数値の配列
  • 単位:px
数値画像中心(XY) IEEE Std 2020 Type IV座標系を使用した数値画像中心の画像座標(X、Y)。
  • JSON : numeric_image_center_xy_px
  • CSV :数値画像中心(XY)[px]
数値の配列
  • 単位:px
画像の最大半径画像の最大半径(ピクセル単位)。
  • JSON : image_max_radius_px
  • CSV :画像の最大半径[px]
番号
  • 単位:px
画像の最大半径画像の最大半径(ミリメートル単位)。
  • JSON : image_max_radius_mm
  • CSV :画像の最大半径[mm]
番号
  • 単位:mm
オブジェクトの最大半径最大画像半径における推定オブジェクト半径(グリッドステップ単位)。
  • JSON : object_max_radius_steps
  • CSV :オブジェクトの最大半径[ステップ数]
番号
  • 単位:ステップ
オブジェクトの最大半径最大画像半径における推定対象物半径(ミリメートル単位)。
  • JSON : object_max_radius_mm
  • CSV :オブジェクトの最大半径[mm]
番号
  • 単位:mm
半径ごとのデータ各放射方向に対応するデータ。
  • JSON : per_radial_data
  • CSV : [半径ごとのデータ。###]
オブジェクトの配列
  • CSV、HDF5、および/またはXML出力の場合、###で示されるように、1ベースのインデックスが各エントリに追加されます。
Kx: オブジェクト半径正規化スケール係数ミリメートル単位の物体半径を正規化された領域に変換するために使用されるスケールファクター。
  • JSON : kx_object_radius_normalization_scale_factor
  • CSV : Kx: オブジェクト半径正規化スケール係数
番号
Ky: 画像半径正規化スケール係数画像半径(ミリメートル単位)を正規化領域に変換するために使用されるスケールファクター。
  • JSON : ky_image_radius_normalization_scale_factor
  • CSV :Ky:画像半径正規化スケール係数
番号
多項式近似:境界オブジェクト半径最大画像半径における物体半径を推定するために使用される、初期多項式近似のためのデータ(ピクセル単位の画像半径の関数としての、グリッドステップ単位の物体半径)。
  • JSON : polynomial_fit_boundary_object_radius
  • CSV :[多項式近似:境界オブジェクト半径]
物体
多項式近似:順方向順方向多項式近似のためのデータ(正規化された画像半径を正規化された物体半径の関数として表したもの)。
  • JSON : polynomial_fit_forward
  • CSV : [多項式近似: 前方]
物体
多項式近似:逆逆多項式近似のためのデータ(正規化された画像半径の関数としての正規化された物体半径)。
  • JSON : polynomial_fit_inverse
  • CSV : [多項式近似: 逆数]
物体
画像半径最外側サンプル観測データの外縁に対応する画像半径(ピクセル単位)。
  • JSON : image_radius_outermost_sample_px
  • CSV :画像半径(最外サンプル)[px]
番号
  • 単位:px
画像半径最外側サンプル観測データの外縁に対応する画像半径(ミリメートル単位)。
  • JSON : image_radius_outermost_sample_mm
  • CSV :画像半径(最外サンプル)[mm]
番号
  • 単位:mm
画像半径最外側サンプル観測データの外縁に対応する正規化された画像半径。
  • JSON : image_radius_outermost_sample
  • CSV :画像半径の最外サンプル
番号
物体半径 最外サンプル観測データの外縁に対応する対象物の半径(グリッド間隔単位)。
  • JSON : object_radius_outermost_sample_steps
  • CSV :オブジェクト半径の最外サンプル[ステップ]
番号
  • 単位:ステップ
物体半径 最外サンプル観測データの外縁に対応する物体の半径(ミリメートル単位)。
  • JSON : object_radius_outermost_sample_mm
  • CSV :オブジェクトの半径(最外サンプル)[mm]
番号
  • 単位:mm
物体半径 最外サンプル観測データの外縁に対応する、正規化された物体半径。
  • JSON : object_radius_outermost_sample
  • CSV :オブジェクト半径の最外サンプル
番号
画像半径集計サンプル画像の半径をピクセル単位で集計した値(各半径方向の平均値)。これは、参照論文の表1のデータに対応します。
  • JSON : image_radius_aggregate_samples_px
  • CSV :画像半径集計サンプル[px]
数値の配列
  • 単位:px
画像半径集計サンプル集計画像半径サンプル(ミリメートル単位、各半径方向の平均値)。
  • JSON : image_radius_aggregate_samples_mm
  • CSV :画像半径集計サンプル[mm]
数値の配列
  • 単位:mm
画像半径集計サンプル順方向および逆方向の多項式近似に使用される、正規化された画像半径サンプルの集計値(各半径方向から平均化)。これは、参照論文の表1のデータに対応します。
  • JSON : image_radius_aggregate_samples
  • CSV :画像半径集計サンプル
数値の配列
オブジェクト半径集計サンプル集計されたオブジェクト半径は、グリッドステップごとにサンプリングされます(各半径方向から平均化)。これは、参照論文の表1のデータに対応します。
  • JSON : object_radius_aggregate_samples_steps
  • CSV :オブジェクト半径集計サンプル[手順]
数値の配列
  • 単位:ステップ
オブジェクト半径集計サンプル物体の半径の集計値はミリメートル単位で表され、各半径方向から平均化されています。
  • JSON : object_radius_aggregate_samples_mm
  • CSV :オブジェクト半径集計サンプル[mm]
数値の配列
  • 単位:mm
オブジェクト半径集計サンプル順方向および逆方向の多項式近似に使用した、正規化された物体半径のサンプル(各半径方向から平均化)を集計したもの。これは、参照論文の表1のデータに対応する。
  • JSON : object_radius_aggregate_samples
  • CSV :オブジェクト半径集計サンプル
数値の配列
MLR集合体半径における局所的な半径方向の拡大率。これは、参照論文の表1のデータに対応する。
  • JSON : mlr
  • CSV : MLR
数値の配列
MLR(中心正規化)集合体半径における局所的な半径方向拡大率(中心正規化)。これは、参照論文の表1のデータに対応する。
  • JSON : mlr_center_normalized
  • CSV :MLR(中心正規化)
数値の配列
MLT集合体半径における局所的な接線方向の拡大率。これは、参照論文の表1のデータに対応する。
  • JSON : mlt
  • CSV : MLT
数値の配列
MLT(センター正規化)集合体半径における局所的な接線方向の拡大率(中心正規化)。これは、参照論文の表1のデータに対応する。
  • JSON : mlt_center_normalized
  • CSV :MLT(中心正規化)
数値の配列
DRAD集合体半径における半径方向の歪み率。これは、参照論文の表1のデータに対応する。
  • JSON : drad_pct
  • CSV : DRAD [%]
数値の配列
  • 単位:%
画像半径プロファイル画像半径(ピクセル単位)のプロットプロファイル。
  • JSON : image_radius_profile_px
  • CSV :画像半径プロファイル[px]
数値の配列
  • 単位:px
画像半径プロファイル画像半径(ミリメートル)のプロットプロファイル。
  • JSON : image_radius_profile_mm
  • CSV :画像半径プロファイル[mm]
数値の配列
  • 単位:mm
画像半径プロファイル正規化された画像半径のプロットプロファイル。
  • JSON : image_radius_profile
  • CSV :画像半径プロファイル
数値の配列
オブジェクト半径プロファイルグリッドステップ単位での物体半径のプロットプロファイル。
  • JSON : object_radius_profile_steps
  • CSV :オブジェクト半径プロファイル[ステップ]
数値の配列
  • 単位:ステップ
オブジェクト半径プロファイル物体の半径(ミリメートル)のプロットプロファイル。
  • JSON : object_radius_profile_mm
  • CSV :物体半径プロファイル[mm]
数値の配列
  • 単位:mm
オブジェクト半径プロファイル正規化された物体半径のプロットプロファイル。
  • JSON : object_radius_profile
  • CSV :オブジェクト半径プロファイル
数値の配列
MLRプロファイル局所的な半径方向の拡大率を示すプロットプロファイル。
  • JSON : mlr_profile
  • CSV :MLRプロファイル
数値の配列
MLRプロファイル(中心正規化)局所的な放射状拡大率(中心正規化)のプロットプロファイル。
  • JSON : mlr_profile_center_normalized
  • CSV :MLRプロファイル(中心正規化)
数値の配列
MLTプロフィール局所接線方向拡大率のプロットプロファイル。
  • JSON : mlt_profile
  • CSV :MLTプロファイル
数値の配列
MLTプロファイル(センター正規化)局所的な接線方向の拡大率(中心正規化)を示すプロットプロファイル。
  • JSON : mlt_profile_center_normalized
  • CSV :MLTプロファイル(センター正規化)
数値の配列
DRADプロファイル放射状歪み率のプロットプロファイル。
  • JSON : drad_profile_pct
  • CSV :DRADプロファイル[%]
数値の配列
  • 単位:%
テレビの歪みデータローカル拡大率データから導出されたテレビ歪みデータは、「テレビ歪み計算」が有効になっている場合にのみ含まれます。
  • JSON : tv_distortion_data
  • CSV :[テレビ画面の歪みデータ]
物体
投影分類データ投影方法の分類と視野(FOV)データは、局所的な倍率データから導出され、投影分類の計算が有効になっている場合にのみ含まれます。
  • JSON : projection_classification_data
  • CSV :[投影分類データ]
物体

半径方向ごとの局所倍率データ

説明
局所拡大に使用される、放射状方向ごとのデータ。
結果フィールド
タイトル説明検証含まれるもの: キーJSONタイプ注記
半径方向この放射状のサンプリング方向。
  • 列挙メンバー:
    • E
    • SE
    • S
    • SW
    • W
    • 北西
    • N
    • 北東
  • JSON : 放射方向
  • CSV :放射方向
弦
X座標IEEE Std 2020 Type IV座標系を用いた、この半径方向におけるサンプルごとのX座標。
  • JSON : x座標_px
  • CSV :X座標[px]
数値の配列
  • 単位:px
Y座標IEEE Std 2020 Type IV座標系を用いた、この半径方向におけるサンプルごとのY座標。
  • JSON : y_coordinates_px
  • CSV :Y座標[px]
数値の配列
  • 単位:px
画像半径画像平面の半径(ピクセル単位)。
  • JSON : image_radius_px
  • CSV :画像半径[px]
数値の配列
  • 単位:px
画像半径画像平面の半径(ミリメートル単位)。
  • JSON : image_radius_mm
  • CSV :画像半径[mm]
数値の配列
  • 単位:mm
画像半径画像平面の半径を最大半径で正規化した値。
  • JSON : image_radius
  • CSV :画像半径
数値の配列
オブジェクト半径対象平面の半径を格子間隔で表したもの。
  • JSON : object_radius_steps
  • CSV :オブジェクトの半径[ステップ数]
数値の配列
  • 単位:ステップ
オブジェクト半径物体面半径(ミリメートル単位)。
  • JSON : object_radius_mm
  • CSV :オブジェクトの半径[mm]
数値の配列
  • 単位:mm
オブジェクト半径物体面半径を最大半径で正規化した値。
  • JSON : object_radius
  • CSV :オブジェクト半径
数値の配列
使用

局所拡大多項式データ

説明
局所拡大に使用される多項式近似データ。
結果フィールド
タイトル説明検証含まれるもの: キーJSONタイプ注記
程度多項式の近似次数。
  • JSON : 度
  • CSV :学位
番号
係数多項式の近似係数をべき乗の降順に並べたものです。
  • JSON : 係数
  • CSV :係数
数値の配列
R二乗多項式近似における決定係数(R²)。
  • JSON : r_squared
  • CSV :R二乗
番号
調整済み決定係数(R二乗値)多項式近似における調整済み決定係数(調整済みR²)。
  • JSON : 調整済み決定係数(r二乗)
  • CSV :調整済み決定係数
番号
使用

局所拡大投影分類データ

説明
投影方法の分類と視野(FOV)データは、局所的な倍率データから導出され、投影分類の計算が有効になっている場合にのみ含まれます。
結果フィールド
タイトル説明検証含まれるもの: キーJSONタイプ注記
最適な投影モデル測定された半径方向データに対するRMS誤差を最小化する標準的な投影マッピング。
  • 列挙メンバー:
    • R=tan(θ)
    • R=2⋅tan(θ/2)
    • R=θ
    • R=2⋅sin(θ/2)
    • R=sin(θ)
  • JSON : 最良投影モデル
  • CSV :最適な投影モデル
弦
最良モデルRMSE正規化された測定半径と、最適適合投影モデルの理論曲線との間の二乗平均平方根誤差(RMSE)。
  • JSON : best_model_rmse
  • CSV :最良モデルRMSE
番号
視野入力されたターゲット距離に基づいて定義された最大画像半径における推定視野全体。
  • JSON : field_of_view_deg
  • CSV :視野角[°]
番号
  • 単位:°
フィールド角度入力されたターゲット距離に基づいて、集合半径で計算された離散的な半視野角。
  • JSON : field_angles_deg
  • CSV :フィールド角度[°]
数値の配列
  • 単位:°
使用

ローカル拡大設定

説明
局所的な倍率と関連する指標を計算するために使用される設定。
結果フィールド
タイトル説明検証含まれるもの: キーJSONタイプ注記
ピクセルピッチ入力ピクセルピッチ設定。イメージセンサーのピクセルピッチ(ミクロン単位)。
  • JSON : pixel_pitch_um
  • CSV :ピクセルピッチ[um]
番号
  • 単位:um
グリッドピッチ入力グリッドピッチ設定。ターゲット上の隣接するグリッド線間の物理的な間隔(例:チェッカーの高さ)をミリメートル単位で指定します。
  • JSON : grid_pitch_mm
  • CSV :グリッドピッチ[mm]
番号
  • 単位:mm
投影分類を計算する入力項目「投影分類計算」設定。有効にすると、視野を計算し、投影方法を分類します。
  • JSON : compute_projection_classification
  • CSV :投影分類の計算
ブール値
目標までの距離入力ターゲット距離設定。カメラの入射瞳とターゲット間の物理的な距離(ミリメートル単位)。
  • JSON : ターゲット距離(mm)
  • CSV :目標距離[mm]
番号
  • 単位:mm
テレビの歪みを計算する入力設定「テレビ歪み計算」。有効にすると、画像高さ歪み(DPH)やSMIAテレビ歪み(DSTV)などのテレビ歪み指標を計算します。
  • JSON : compute_tv_distortion
  • CSV :テレビの歪みを計算する
ブール値
放射方向入力「放射方向」設定。多項式近似のためのサンプルを収集するために使用される放射方向(8方向コンパス)です。数値画像の中心に最も近い点から開始し、選択された方向に沿って、検出された最も遠い点までサンプルが収集されます。選択された方向からのサンプルは、多項式近似を計算する前に、共通のグリッドステップ距離で平均化されます。
  • 列挙メンバー:
    • E
    • SE
    • S
    • SW
    • W
    • 北西
    • N
    • 北東
  • JSON : 放射方向
  • CSV :放射方向
文字列の配列
起源入力原点設定。歪み測定に使用される原点。
  • 列挙メンバー:
    • 検出された最も中心の点
    • 数値画像センター
  • JSON : 起源
  • CSV :起源
弦
最大半径入力最大半径設定。歪み測定および正規化に使用される最大画像半径を定義する画像境界。
  • 列挙メンバー:
    • 最も外側の検出ポイント
    • 画像の側面(左/右)
    • 画像側面(上/下)
    • 画像コーナー
    • 原点からの半径(ピクセル)を指定してください。
  • JSON : max_radius
  • CSV :最大半径
弦
多項式近似度入力多項式近似次数設定。画像半径と物体半径間のマッピングを記述するために使用される多項式近似の次数/オーダー。自動次数選択が有効になっている場合、この値は関連する次数検索の上限として使用されます。
  • JSON : polynomial_fit_degree
  • CSV :多項式近似次数
番号
自動選択度数:境界適合入力の自動選択次数: 境界適合設定。有効にすると、選択した最大画像半径でのオブジェクト半径を推定するために使用される初期マッピング (ピクセル単位の画像半径の関数としてのグリッドステップ単位のオブジェクト半径) の多項式適合次数/次数が自動的に選択されます。次数 2-N (N は選択した多項式適合次数または使用可能なサンプル数で制限されます) をスキャンし、選択した最小 R² を満たす最初の適合で停止します。満たす適合がない場合は、R² が最も高い次数を使用します。無効にすると、入力の多項式適合次数が使用されます。この適合では、ゼロ切片は強制されません。
  • JSON : auto_select_degree_boundary_fit
  • CSV :自動選択度:境界適合
ブール値
自動選択度数:正規化適合入力の自動選択次数: 正規化フィット設定。これを有効にすると、局所倍率とその逆数を計算するために使用されるマッピング (正規化されたオブジェクト半径の関数としての正規化された画像半径) の多項式フィット次数/次数が自動的に選択されます。次数 2-N (N は選択した多項式フィット次数または使用可能なサンプルによって制限されます) をスキャンし、選択した最小 R² を満たす最初のフィットで停止します。満たすフィットがない場合は、R² が最も高い次数を使用します。無効にすると、入力の多項式フィット次数が使用されます。これらのフィットにはゼロ切片が適用されます。
  • JSON : auto_select_degree_normalized_fits
  • CSV :自動選択度:正規化適合
ブール値
最小R二乗値入力項目「最小R²」設定。自動選択次数検索において、適合度が達成すべき最小決定係数(R²)を指定します。選択したR²指標がこの値に達するか超えると、検索は早期に停止します。「調整済みR²を使用」が有効になっている場合、このしきい値は標準R²ではなく調整済みR²に適用されます。切片がゼロの適合度の場合、中心化されていないR²/調整済みR²の定義が使用されます。
  • JSON : 最小決定係数(minimum_r_squared)
  • CSV :最小R二乗値
番号
調整済みR二乗値を使用する入力項目「調整済みR²を使用」設定。有効にすると、自動選択次数評価で標準R²ではなく調整済みR²が使用されるようになります。有効にすると、最小R²は最小調整済みR²として扱われます。
  • JSON : use_adjusted_r_squared
  • CSV :調整済み決定係数(調整済みR二乗値)を使用する
ブール値
使用

局所拡大テレビ歪みデータ

説明
ローカル拡大率データから導出されたテレビ歪みデータは、「テレビ歪み計算」が有効になっている場合にのみ含まれます。
結果フィールド
タイトル説明検証含まれるもの: キーJSONタイプ注記
SMIAテレビの歪み(画像)真の画像側面/角から算出された、平均SMIA TV歪み。
  • JSON : smia_tv_distortion_image_pct
  • CSV : SMIA TV 歪み (画像) [%]
番号
  • 単位:%
画像の高さ方向の歪み(画像)実際の画像側面/角から算出された、平均的な画像高さ歪み。
  • JSON : picture_height_distortion_image_pct
  • CSV :画像の高さ歪み(画像)[%]
番号
  • 単位:%
SMIAテレビ歪み(グリッド)検出されたグリッドの側面/角から計算された、平均SMIA TV歪み。
  • JSON : smia_tv_distortion_grid_pct
  • CSV : SMIA TV 歪み (グリッド) [%]
番号
  • 単位:%
画像の高さ方向の歪み(グリッド)検出されたグリッドの辺/角から計算された、平均的な画像の高さ方向の歪み。
  • JSON : picture_height_distortion_grid_pct
  • CSV :画像の高さ方向の歪み(グリッド)[%]
番号
  • 単位:%
コーナーごとの注文以降のコーナーごとの結果に使用されるコーナーの順序。
  • JSON : per_corner_order
  • CSV :コーナーごとの注文
文字列の配列
コーナーごとの SMIA TV 歪み (画像)真の画像側面/コーナーから算出された、各コーナーにおけるSMIA TVの歪み。
  • JSON : per_corner_smia_tv_distortion_image_pct
  • CSV : コーナーごとの SMIA TV 歪み (画像) [%]
数値の配列
  • 単位:%
コーナーごとの画像高さの歪み(画像)画像の実際の辺/角から計算された、各角における画像の高さ方向の歪み。
  • JSON : per_corner_picture_height_distortion_image_pct
  • CSV :画像コーナーごとの高さ歪み(画像)[%]
数値の配列
  • 単位:%
コーナーごとの SMIA TV 歪み (グリッド)検出されたグリッドの辺/角から計算された、コーナーごとのSMIA TV歪み。
  • JSON : per_corner_smia_tv_distortion_grid_pct
  • CSV : コーナーごとの SMIA TV 歪み (グリッド) [%]
数値の配列
  • 単位:%
コーナーごとの画像高さ歪み(グリッド表示)検出されたグリッドの辺/角から計算された、角ごとの画像高さの歪み。
  • JSON : per_corner_picture_height_distortion_grid_pct
  • CSV :コーナーごとの画像高さ歪み(グリッド)[%]
数値の配列
  • 単位:%
使用