Digitale meet Estimator (7 / 8 stap)

Stap 7: Nu laat maatregel die de kant trim op de garagedeur.

CASUAL:
1 wat is het aantal pixels vanaf de bovenhoek van de trim kant naar de andere?

2 de locatie van de gele stippen zijn langs de kant trim zijn (Y-as) zijn: (345, 584) en (343, 1023)

3 het aantal pixels langs de Y-as is: 1023-584 = 439 pixels

4 we weten ook dat het aantal pixels per inch op de Y-as is ongeveer 4.833 pixels per inch

5 dus we kunnen nu bepalen de lengte langs de kant trim (y-as):
439 / 4.833 = 90.834 duim in lengte

6 laat nu maatregel die de kant trim om te zien hoe we deden. Het lijkt erop dat we kwam vrij dicht bij 89 inch. Niet al te slecht.

TECHNO, GEEK, ENGINEER:

1 wat is het aantal pixels vanaf de bovenhoek van de trim kant naar de andere?

2 de locatie van de gele stippen zijn langs de kant trim zijn (Y-as) zijn: (345, 584) en (343, 1023)

3 het aantal pixels langs de Y-component is: ABS(584-1023) = 439 pixels het aantal pixels langs de X-component is ABS (345-343) = 2 pixels. Dus de werkelijke lengte van de header trim in pixels is: vierkantswortel (439²+ 2²) = 439.004 pixels

4 van eerder we weten ook dat het aantal pixels per inch op de X-as 4.834 pixels per inch

5 dus kunnen we bepalen de lengte van het plein framing langs de y-as:
439.004 / 4.834 = 90.816 duim in lengte

6 nu we weten dat dit moet kwam uiterlijk voor zitten 89 inch dus er een kleine fout in onze meettechniek is.
Met behulp van de CASUAL techniek de fout werkt als (90.834-89) / 89 * 100 = 2,06%
Met behulp van de TECHNO-methode de fout is dichter bij (90.816-89) / 89 * 100 = 2.04%

7 opnieuw de fout is groter dan de fout die we in eerste instantie berekend maar door te kijken hoe de fout geschaald tot die het weer werkt als vrij dicht bij wat we hadden verwacht. De werkelijke lengte van de zijde trim bleek te zijn van 89 inch. We weten ook dat onze verwijzingsobject 16 inch hoog was. Dus 89/16 = 5.5625; Nu, vermenigvuldigen 5.5625 door de oorspronkelijke fout we berekend om te bepalen van de potentiële fout met de laatste meting. Laat doen dit eerst met de toevallige metingen. 5.5625 * 0,43% = 2.39% zodat de CASUAL methode we weer heel waren dicht bij de meting die we hadden verwacht. Laat dit nu toepassen op de TECHNO-methode: 5.5625 * 0.44% = 2,45%. Zoals verwacht is de fout vrij laag.