국소 확대 결과


결과 문서화

이 페이지는 Imatest에서 측정한 국소 확대율 결과에 대한 문서를 제공합니다.

관련 대상 분석(예: 체커보드)의 경우, 다음 데이터가 JSON 및 CSV 결과 파일의 해당 필드에 포함됩니다.

  • JSON : 로컬 확대 데이터
  • CSV : [국부 확대율 데이터]

참고: CSV 파일은 UTF-8로 인코딩되어 있으며 °(도) 및 θ(세타)와 같은 문자가 포함될 수 있습니다. 일부 프로그램(특히 Excel에서 CSV 파일을 직접 열 때)은 다른 인코딩을 가정하여 문자가 잘못 표시될 수 있습니다(예: ° → °). 파일을 올바르게 보려면 UTF-8로 열거나 가져오십시오.

국부 확대 데이터

설명
국부 확대율 계산 및 관련 측정값에 대한 설정/데이터/결과입니다.
결과 필드
제목 설명 확인 포함 내용: 주요 내용 JSON 형식 참고사항
계산 설정 국부 확대율 및 관련 측정값을 계산하는 데 사용된 설정입니다.
  • JSON : 계산 설정
  • CSV : [계산 설정]
 물체
이미지 크기 (행 x 열) 이미지 크기(행, 열).
  • JSON : 이미지_크기_행_열
  • CSV : 이미지 크기 (행 열)
 숫자 배열
원점(XY) IEEE Std 2020 Type IV 좌표계를 사용한 원점의 이미지 좌표(X, Y).
  • JSON : origin_xy_px
  • CSV : 원점(XY) [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
숫자 이미지 중심(XY) IEEE Std 2020 Type IV 좌표계를 사용한 수치 이미지 중심의 이미지 좌표(X, Y).
  • JSON : 숫자_이미지_중심_xy_px
  • CSV : 숫자 이미지 중심(XY) [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
이미지 최대 반경 이미지의 최대 반경(픽셀 단위).
  • JSON : image_max_radius_px
  • CSV : 이미지 최대 반경 [px]
 숫자
  • 단위 : 픽셀
이미지 최대 반경 최대 이미지 반경(밀리미터).
  • JSON : 이미지 최대 반경 mm
  • CSV : 이미지 최대 반경 [mm]
 숫자
  • 단위 : mm
객체 최대 반경 최대 이미지 반경에서의 예상 객체 반경(격자 단위).
  • JSON : object_max_radius_steps
  • CSV : 객체 최대 반경 [단계]
 숫자
  • 단위 : 단계
객체 최대 반경 최대 이미지 반경에서의 예상 객체 반경(밀리미터).
  • JSON : object_max_radius_mm
  • CSV : 객체 최대 반경 [mm]
 숫자
  • 단위 : mm
방사형별 데이터 각 방사 방향에 해당하는 데이터입니다.
  • JSON : per_radial_data
  • CSV : [방사형별 데이터.###]
 객체 배열
  • CSV, HDF5 및/또는 XML 출력의 경우, ###로 표시된 대로 각 항목 뒤에 1부터 시작하는 인덱스가 추가됩니다.
Kx: 객체 반경 정규화 배율 계수 객체 반지름을 밀리미터에서 정규화된 단위로 변환하는 데 사용되는 배율입니다.
  • JSON : kx_object_radius_normalization_scale_factor
  • CSV : Kx: 객체 반경 정규화 배율 계수
 숫자
Ky: 이미지 반경 정규화 배율 인자 이미지 반지름을 밀리미터 단위에서 정규화된 단위로 변환하는 데 사용되는 배율입니다.
  • JSON : ky_image_radius_normalization_scale_factor
  • CSV : Ky: 이미지 반경 정규화 배율 계수
 숫자
다항식 맞춤: 경계 객체 반경 최대 이미지 반경에서 객체 반경을 추정하는 데 사용되는 초기 다항식 맞춤 데이터(픽셀 단위 이미지 반경에 대한 그리드 단계 단위 객체 반경)입니다.
  • JSON : 다항식 적합 경계 객체 반경
  • CSV : [다항식 맞춤: 경계 객체 반경]
 물체
다항식 적합: 순방향 전방 다항식 맞춤에 사용된 데이터(정규화된 객체 반경에 대한 정규화된 이미지 반경).
  • JSON : polynomial_fit_forward
  • CSV : [다항식 적합: 순방향]
 물체
다항식 적합: 역함수 역다항식 적합에 사용된 데이터(정규화된 이미지 반경에 대한 정규화된 객체 반경).
  • JSON : polynomial_fit_inverse
  • CSV : [다항식 적합: 역함수]
 물체
이미지 반경 최외곽 샘플 관측 데이터의 외곽 경계에 해당하는 이미지 반경(픽셀 단위).
  • JSON : image_radius_outermost_sample_px
  • CSV : 이미지 반경 가장 바깥쪽 샘플 [px]
 숫자
  • 단위 : 픽셀
이미지 반경 최외곽 샘플 관측 데이터의 외곽 경계에 해당하는 이미지 반경(밀리미터).
  • JSON : 이미지_반경_가장_샘플_mm
  • CSV : 이미지 반경 최외곽 샘플 [mm]
 숫자
  • 단위 : mm
이미지 반경 최외곽 샘플 관측 데이터의 외곽 경계에 해당하는 정규화된 이미지 반경.
  • JSON : 이미지_반경_가장_샘플
  • CSV : 이미지 반경 최외곽 샘플
 숫자
객체 반경 최외곽 샘플 관측 데이터의 외곽 경계에 해당하는 객체 반경(격자 단위).
  • JSON : object_radius_outermost_sample_steps
  • CSV : 객체 반경 최외곽 샘플 [단계]
 숫자
  • 단위 : 단계
객체 반경 최외곽 샘플 관측 데이터의 외곽 한계에 해당하는 물체의 반지름(밀리미터).
  • JSON : object_radius_outermost_sample_mm
  • CSV : 객체 반경 최외곽 샘플 [mm]
 숫자
  • 단위 : mm
객체 반경 최외곽 샘플 관측 데이터의 외부 한계에 해당하는 정규화된 객체 반경.
  • JSON : object_radius_outermost_sample
  • CSV : 객체 반경 최외곽 샘플
 숫자
이미지 반경 집합 샘플 픽셀 단위로 나타낸 이미지 반경 샘플의 총합(각 반경 방향의 평균값). 이는 참고 논문의 표 1에 제시된 데이터에 해당합니다.
  • JSON : image_radius_aggregate_samples_px
  • CSV : 이미지 반경 집계 샘플 [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
이미지 반경 집합 샘플 이미지 반경 샘플의 총합(밀리미터 단위, 각 반경 방향에서 평균값).
  • JSON : 이미지 반경 집계 샘플 mm
  • CSV : 이미지 반경 집계 샘플 [mm]
 숫자 배열
  • 단위 : mm
이미지 반경 집합 샘플 정방향 및 역방향 다항식 맞춤에 사용된 집계된 정규화된 이미지 반경 샘플(각 반경 방향에서 평균화됨). 이는 참고 논문의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : 이미지 반경 집계 샘플
  • CSV : 이미지 반경 집계 샘플
 숫자 배열
객체 반경 집계 샘플 그리드 단계별 객체 반경 샘플의 총합(각 반경 방향에서 평균값). 이는 참고 논문의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : object_radius_aggregate_samples_steps
  • CSV : 객체 반경 집계 샘플 [단계]
 숫자 배열
  • 단위 : 단계
객체 반경 집계 샘플 객체 반경 샘플의 총합(밀리미터 단위, 각 반경 방향에서 평균값).
  • JSON : object_radius_aggregate_samples_mm
  • CSV : 객체 반경 집계 샘플 [mm]
 숫자 배열
  • 단위 : mm
객체 반경 집계 샘플 정방향 및 역방향 다항식 맞춤에 사용된 집계된 정규화된 객체 반경 샘플(각 반경 방향에서 평균화됨). 이는 참고 논문의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : object_radius_aggregate_samples
  • CSV : 객체 반경 집계 샘플
 숫자 배열
MLR 집합체 반경에서의 국소 방사형 확대율. 이는 참고 문헌의 표 1의 데이터와 일치합니다.
  • JSON : mlr
  • CSV : MLR
 숫자 배열
MLR(중심 정규화) 집합체 반경에서의 국소 방사형 확대율(중심 정규화). 이는 참고 문헌의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : mlr_center_normalized
  • CSV : MLR (중심 정규화)
 숫자 배열
MLT 집합체 반경에서의 국부 접선 확대율. 이는 참고 문헌의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : mlt
  • CSV : MLT
 숫자 배열
MLT(중심 정규화) 집합체 반경에서의 국부 접선 확대율(중심 정규화). 이는 참고 문헌의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : mlt_center_normalized
  • CSV : MLT (중심 정규화)
 숫자 배열
드래드 집합체 반경에서의 방사형 왜곡 백분율. 이는 참고 문헌의 표 1의 데이터에 해당합니다.
  • JSON : drad_pct
  • CSV : DRAD [%]
 숫자 배열
  • 단위 : %
이미지 반경 프로필 이미지 반경(픽셀)에 대한 그래프 프로필입니다.
  • JSON : image_radius_profile_px
  • CSV : 이미지 반경 프로필 [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
이미지 반경 프로필 이미지 반경(밀리미터)에 대한 그래프 프로필입니다.
  • JSON : 이미지 반경 프로필 mm
  • CSV : 이미지 반경 프로필 [mm]
 숫자 배열
  • 단위 : mm
이미지 반경 프로필 정규화된 이미지 반경에 대한 그래프 프로필.
  • JSON : 이미지 반경 프로필
  • CSV : 이미지 반경 프로필
 숫자 배열
객체 반경 프로필 객체 반경에 대한 그래프 프로필을 격자 단계로 나타낸 것입니다.
  • JSON : object_radius_profile_steps
  • CSV : 객체 반경 프로필 [단계]
 숫자 배열
  • 단위 : 단계
객체 반경 프로필 물체 반지름(밀리미터)에 대한 그래프 프로필입니다.
  • JSON : object_radius_profile_mm
  • CSV : 객체 반경 프로필 [mm]
 숫자 배열
  • 단위 : mm
객체 반경 프로필 정규화된 객체 반경에 대한 그래프 프로필.
  • JSON : object_radius_profile
  • CSV : 객체 반경 프로필
 숫자 배열
MLR 프로필 국부 방사형 확대에 대한 그래프 프로필.
  • JSON : mlr_profile
  • CSV : MLR 프로필
 숫자 배열
MLR 프로필(중심값 정규화) 국소 방사형 확대율에 대한 플롯 프로파일(중심 정규화).
  • JSON : mlr_profile_center_normalized
  • CSV : MLR 프로필 (중심값 정규화)
 숫자 배열
MLT 프로필 국부 접선 확대에 대한 플롯 프로필.
  • JSON : mlt_profile
  • CSV : MLT 프로필
 숫자 배열
MLT 프로필(중심값 정규화) 국부 접선 확대율(중심 정규화)에 대한 플롯 프로파일.
  • JSON : mlt_profile_center_normalized
  • CSV : MLT 프로필 (중심값 정규화)
 숫자 배열
DRAD 프로필 방사 왜곡 백분율에 대한 그래프 프로필.
  • JSON : drad_profile_pct
  • CSV : DRAD 프로필 [%]
 숫자 배열
  • 단위 : %
TV 왜곡 데이터 로컬 확대 데이터에서 파생된 TV 왜곡 데이터는 'TV 왜곡 계산' 기능이 활성화된 경우에만 포함됩니다.
  • JSON : tv_distortion_data
  • CSV : [TV 왜곡 데이터]
 물체
투영 분류 데이터 투영 방식 분류 및 시야각(FOV) 데이터는 로컬 확대 데이터에서 파생되며, '투영 분류 계산'이 활성화된 경우에만 포함됩니다.
  • JSON : projection_classification_data
  • CSV : [투영 분류 데이터]
 물체

국소 확대율(방사선당 데이터)

설명
국부 확대에 사용되는 방사 방향별 데이터.
결과 필드
제목 설명 확인 포함 내용: 주요 내용 JSON 형식 참고사항
방사 방향 이 방사형의 샘플링 방향입니다.
  • 열거형 멤버:
    • 이자형
    • 남동부
    • 에스
    • 남서쪽
    • W
    • 북서쪽
    • N
    • 북동쪽
  • JSON : 방사형 방향
  • CSV : 방사 방향
 끈
X 좌표 IEEE Std 2020 Type IV 좌표계를 사용하여 이 방사 방향을 따라 각 샘플의 X 좌표를 나타냅니다.
  • JSON : x_coordinates_px
  • CSV : X 좌표 [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
Y 좌표 IEEE Std 2020 Type IV 좌표계를 사용하여 이 방사 방향을 따라 각 샘플의 Y 좌표를 나타냅니다.
  • JSON : y_coordinates_px
  • CSV : Y 좌표 [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
이미지 반경 이미지 평면의 반지름(픽셀 단위).
  • JSON : 이미지 반경_px
  • CSV : 이미지 반경 [px]
 숫자 배열
  • 단위 : 픽셀
이미지 반경 이미지 평면의 반지름(밀리미터).
  • JSON : 이미지 반경 mm
  • CSV : 이미지 반경 [mm]
 숫자 배열
  • 단위 : mm
이미지 반경 이미지 평면 반지름을 최대 반지름으로 정규화한 값입니다.
  • JSON : 이미지 반경
  • CSV : 이미지 반경
 숫자 배열
객체 반경 객체 평면의 반지름은 격자 간격으로 표시됩니다.
  • JSON : object_radius_steps
  • CSV : 객체 반경 [단계]
 숫자 배열
  • 단위 : 단계
객체 반경 물체 평면의 반지름(밀리미터).
  • JSON : object_radius_mm
  • CSV : 객체 반경 [mm]
 숫자 배열
  • 단위 : mm
객체 반경 최대 반지름으로 정규화된 객체 평면 반지름.
  • JSON : object_radius
  • CSV : 객체 반경
 숫자 배열
사용됨

국소 확대 다항식 데이터

설명
국소 확대에 사용된 다항식 적합 데이터.
결과 필드
제목 설명 확인 포함 내용: 주요 내용 JSON 형식 참고사항
도 다항식 적합 차수.
  • JSON : 학위
  • CSV : 학위
 숫자
계수 다항식 적합 계수는 차수가 감소하는 순서대로 나열되어 있습니다.
  • JSON : 계수
  • CSV : 계수
 숫자 배열
R제곱 다항식 적합에 대한 결정계수(R²).
  • JSON : r_제곱
  • CSV : R-제곱
 숫자
조정된 R제곱 다항식 적합에 대한 조정 결정계수(조정 R²)입니다.
  • JSON : 조정된 R 제곱
  • CSV : 조정된 R제곱
 숫자
사용됨

국부 확대 투영 분류 데이터

설명
투영 방식 분류 및 시야각(FOV) 데이터는 로컬 확대 데이터에서 파생되며, '투영 분류 계산'이 활성화된 경우에만 포함됩니다.
결과 필드
제목 설명 확인 포함 내용: 주요 내용 JSON 형식 참고사항
최고의 예측 모델 측정된 반경 데이터에 대한 RMS 오차를 최소화하는 정규 투영 매핑.
  • 열거형 멤버:
    • R=tan(θ)
    • R=2⋅tan(θ/2)
    • R=θ
    • R=2⋅sin(θ/2)
    • R=sin(θ)
  • JSON : best_projection_model
  • CSV : 최적 예측 모델
 끈
최적 모델 RMSE 정규화된 측정 반지름과 최적 적합 투영 모델의 이론 곡선 사이의 제곱평균오차(RMSE).
  • JSON : best_model_rmse
  • CSV : 최적 모델 RMSE
 숫자
시야각 입력된 목표물 거리를 기준으로 정의된 최대 이미지 반경에서의 예상 전체 시야각입니다.
  • JSON : field_of_view_deg
  • CSV : 시야각 [°]
 숫자
  • 단위 : °
시야각 입력된 목표물 거리를 기준으로 집합 반경에서 계산된 개별 반쪽 필드 각도.
  • JSON : field_angles_deg
  • CSV : 필드 각도 [°]
 숫자 배열
  • 단위 : °
사용됨

로컬 확대 설정

설명
국부 확대율 및 관련 측정값을 계산하는 데 사용되는 설정입니다.
결과 필드
제목 설명 확인 포함 내용: 주요 내용 JSON 형식 참고사항
픽셀 피치 입력 픽셀 피치 설정입니다. 이미지 센서의 픽셀 피치는 마이크론 단위입니다.
  • JSON : pixel_pitch_um
  • CSV : 픽셀 피치 [um]
 숫자
  • 단위 : 음
그리드 피치 입력 그리드 피치 설정입니다. 타겟에서 인접한 그리드 선 사이의 물리적 간격(예: 체커의 높이)을 밀리미터 단위로 나타냅니다.
  • JSON : 그리드 피치 mm
  • CSV : 그리드 간격 [mm]
 숫자
  • 단위 : mm
컴퓨팅 투영 분류 입력값 계산 투영 분류 설정입니다. 시야각을 계산하고 투영 방식을 분류하려면 이 옵션을 활성화하십시오.
  • JSON : compute_projection_classification
  • CSV : 투영 분류 계산
 부울
목표 거리 입력 대상 거리 설정입니다. 카메라 입사 동공과 대상 사이의 물리적 거리를 밀리미터 단위로 입력합니다.
  • JSON : target_distance_mm
  • CSV : 목표 거리 [mm]
 숫자
  • 단위 : mm
TV 왜곡 계산 입력값인 TV 왜곡 계산 설정입니다. 화면 높이 왜곡(DPH) 및 SMIA TV 왜곡(DSTV)을 포함한 TV 왜곡 측정값을 계산하려면 이 설정을 활성화하십시오.
  • JSON : compute_tv_distortion
  • CSV : TV 왜곡 계산
 부울
방사 방향 입력 방사 방향 설정입니다. 다항식 적합을 위한 샘플을 수집하는 데 사용되는 방사 방향(8방향 나침반)입니다. 수치 이미지 중심에 가장 가까운 지점에서 시작하여 선택된 방향을 따라 가장 멀리 감지된 지점까지 샘플을 수집합니다. 선택된 방향에서 수집된 샘플은 다항식 적합을 계산하기 전에 공통 그리드 간격 거리로 평균화됩니다.
  • 열거형 멤버:
    • 이자형
    • 남동부
    • 에스
    • 남서쪽
    • W
    • 북서쪽
    • N
    • 북동쪽
  • JSON : 방사형 방향
  • CSV : 방사형 방향
 문자열 배열
기원 입력 원점 설정. 왜곡 측정에 사용되는 원점입니다.
  • 열거형 멤버:
    • 감지된 중심점
    • 숫자 이미지 중심
  • JSON : 원본
  • CSV : 원본
 끈
최대 반경 입력 최대 반경 설정입니다. 왜곡 측정 및 정규화에 사용되는 최대 이미지 반경을 정의하는 이미지 경계입니다.
  • 열거형 멤버:
    • 가장 바깥쪽 감지 지점
    • 이미지 측면(좌/우)
    • 이미지 측면(상단/하단)
    • 이미지 모서리
    • 원점으로부터 반경(픽셀)을 지정하세요.
  • JSON : 최대반경
  • CSV : 최대 반경
 끈
다항식 적합도 입력 다항식 맞춤 차수 설정입니다. 이미지 반경과 객체 반경 간의 매핑을 설명하는 데 사용되는 다항식 맞춤의 차수/순도입니다. 자동 차수 선택이 활성화된 경우 이 값은 관련 차수 검색의 상한값으로 사용됩니다.
  • JSON : 다항식 적합도
  • CSV : 다항식 적합도
 숫자
자동 선택 각도: 경계 맞춤 자동 차수 선택: 경계 맞춤 설정입니다. 이 설정을 활성화하면 선택한 최대 이미지 반경에서 객체 반경을 추정하는 데 사용되는 초기 매핑(픽셀 단위 이미지 반경에 대한 그리드 단계 단위 객체 반경)에 대한 다항식 맞춤 차수/순서를 자동으로 선택합니다. 2~N 차수(N은 선택한 다항식 맞춤 차수 또는 사용 가능한 샘플 수로 제한됨)를 스캔하고 선택한 최소 R² 값을 만족하는 첫 번째 맞춤에서 중지합니다. 만족하는 맞춤이 없으면 R² 값이 가장 높은 차수를 사용합니다. 이 설정을 비활성화하면 입력한 다항식 맞춤 차수가 사용됩니다. 이 맞춤에서는 절편이 0이어야 한다는 조건이 적용되지 않습니다.
  • JSON : auto_select_degree_boundary_fit
  • CSV : 자동 선택 차수: 경계 맞춤
 부울
자동 선택 각도: 정규화된 적합 자동 차수 선택: 정규화된 맞춤 설정입니다. 이 설정을 활성화하면 로컬 확대율 및 그 역수를 계산하는 데 사용되는 매핑(정규화된 객체 반경의 함수로서 정규화된 이미지 반경)에 대한 다항식 맞춤 차수/순서를 자동으로 선택합니다. 2~N 차수(N은 선택한 다항식 맞춤 차수 또는 사용 가능한 샘플 수로 제한됨)를 스캔하고 선택한 최소 R² 값을 만족하는 첫 번째 맞춤에서 중지합니다. 만족하는 맞춤이 없으면 R² 값이 가장 높은 차수를 사용합니다. 이 설정을 비활성화하면 입력한 다항식 맞춤 차수가 사용됩니다. 이러한 맞춤에는 0 절편이 적용됩니다.
  • JSON : auto_select_degree_normalized_fits
  • CSV : 자동 선택 정도: 정규화된 적합
 부울
최소 R제곱 최소 R² 설정값입니다. 자동 선택 차수 검색에서 적합이 달성해야 하는 최소 결정계수(R²) 값을 지정합니다. 선택한 R² 값이 이 값에 도달하거나 초과하면 검색이 조기에 중지됩니다. 조정된 R² 사용이 활성화된 경우, 임계값은 표준 R² 대신 조정된 R²에 적용됩니다. 절편이 0인 적합의 경우, 중심화되지 않은 R²/조정된 R² 정의가 사용됩니다.
  • JSON : 최소 R 제곱
  • CSV : 최소 R제곱
 숫자
조정된 R-제곱을 사용하세요 입력 설정에서 '조정된 R² 사용'을 선택합니다. 이 옵션을 활성화하면 자동 선택 단계에서 표준 R² 대신 조정된 R²를 사용하여 평가합니다. 활성화된 경우 최소 R²는 최소 조정된 R²로 간주됩니다.
  • JSON : 조정된 R 제곱 사용
  • CSV : 조정된 R-제곱 사용
 부울
사용됨

국부 확대 TV 왜곡 데이터

설명
로컬 확대 데이터에서 파생된 TV 왜곡 데이터는 'TV 왜곡 계산' 기능이 활성화된 경우에만 포함됩니다.
결과 필드
제목 설명 확인 포함 내용: 주요 내용 JSON 형식 참고사항
SMIA TV 왜곡(이미지) 실제 이미지 측면/모서리에서 계산된 평균 SMIA TV 왜곡률.
  • JSON : smia_tv_distortion_image_pct
  • CSV : SMIA TV 왜곡(이미지) [%]
 숫자
  • 단위 : %
이미지 높이 왜곡(이미지) 실제 이미지의 측면/모서리를 기준으로 계산된 평균 이미지 높이 왜곡입니다.
  • JSON : picture_height_distortion_image_pct
  • CSV : 이미지 높이 왜곡(이미지) [%]
 숫자
  • 단위 : %
SMIA TV 왜곡(격자) 감지된 그리드 측면/모서리에서 계산된 평균 SMIA TV 왜곡.
  • JSON : smia_tv_distortion_grid_pct
  • CSV : SMIA TV 왜곡(그리드) [%]
 숫자
  • 단위 : %
화면 높이 왜곡(격자) 감지된 그리드 측면/모서리에서 계산된 평균 이미지 높이 왜곡.
  • JSON : picture_height_distortion_grid_pct
  • CSV : 그림 높이 왜곡(그리드) [%]
 숫자
  • 단위 : %
모서리별 주문 이후 코너별 결과에 사용되는 코너 순서입니다.
  • JSON : per_corner_order
  • CSV : 코너별 주문
 문자열 배열
코너별 SMIA TV 왜곡(이미지) 실제 이미지 측면/모서리를 기준으로 계산된 모서리별 SMIA TV 왜곡률.
  • JSON : per_corner_smia_tv_distortion_image_pct
  • CSV : 코너별 SMIA TV 왜곡(이미지) [%]
 숫자 배열
  • 단위 : %
모서리별 화면 높이 왜곡(이미지) 실제 이미지 측면/모서리를 기준으로 계산된 모서리별 이미지 높이 왜곡입니다.
  • JSON : per_corner_picture_height_distortion_image_pct
  • CSV : 모서리별 이미지 높이 왜곡(이미지) [%]
 숫자 배열
  • 단위 : %
코너별 SMIA TV 왜곡(그리드) 감지된 그리드 측면/모서리로부터 계산된 모서리별 SMIA TV 왜곡.
  • JSON : per_corner_smia_tv_distortion_grid_pct
  • CSV : 코너당 SMIA TV 왜곡(그리드) [%]
 숫자 배열
  • 단위 : %
모서리별 화면 높이 왜곡(격자) 감지된 그리드 측면/모서리로부터 계산된 모서리별 이미지 높이 왜곡.
  • JSON : per_corner_picture_height_distortion_grid_pct
  • CSV : 모서리별 화면 높이 왜곡(격자) [%]
 숫자 배열
  • 단위 : %
사용됨