# 필터 변수

필터 문법에는 뷰에 대해 정의되는 변수가 포함됩니다. 변수는 다음과 같이 Boolean 결과로 계산되는 식에 포함함으로써 이용할 수 있습니다.

width > 1500 // 이 필터는 폭이 1500보다 큰 뷰를 반환합니다.

뷰 수준의 변수는 다음 중 하나가 될 수 있습니다.

- 일반 변수: 모든 뷰에서 이용 가능.
- 특정 도구용 변수: 특정 도구에서만 이용 가능.

예를 들어, trained 변수는 모든 뷰에서 이용 가능하지만, precision 변수는 Red 분석 도구와 Blue 위치 도구에서만 이용할 수 있습니다.

뷰 수준 변수 이외에도, 특정 도구에 대해 축 수준 변수를 이용하여 개별 마킹, 라벨, 기타 뷰 요소의 존재, 부재, 값에 따라 뷰를 필터링할 수도 있습니다. 축 변수는 square brackets(꺾쇠괄호) 안에 넣고 축 이름을 넣습니다.

예를 들어, Blue 위치 도구에는feature(발견된 feature에 대해)와 match(일치된 모델에 대해) 등 두 개의 축이 있습니다. 특정 feature를 포함하는 뷰를 필터링하고자 한다면, 축 필터를 포함한 꺾쇠괄호에 feature를 포함합니다.

feature[x > 10 and x < 900] // 이 필터는 x 위치가 10부터 900 사이에 있는 feature를 포함하는 뷰를 반환합니다.

이 경우에, feature가 축이며, x 및 y는 축 수준 변수입니다.

Note:

Blue 위치 도구의 영역 및 필터 축에 대해서는 축 이름에 느낌표('!')를 더해 feature가 아닌 라벨에 일치하게 합니다.

feature![x > 10 and x < 900] // 이 필터는 x 위치가 10부터 900 사이에 있는 라벨을 포함하는 뷰를 반환합니다.

하나의 식에서 뷰 수준 변수와 축 수준 변수를 결합할 수 있습니다.

trained and feature[x > 10 and x < 900] // 이 필터는 트레이닝된 뷰로서 x 위치가 10부터 900 사이에 있는 feature를 포함하는 뷰를 반환합니다.

식 안에서 축 변수를 참조하기 위해 path-delimiter(경로 분리자)('/')를 이용할 수도 있습니다.

feature/x > 10 and feature/y < 900 // 이 필터는 트레이닝된 뷰로서 x 위치가 10보다 큰 feature가 하나 이상 포함되고 y 위치가 900보다 작은 feature가 하나 이상 포함된 뷰를 반환합니다.