pxrd op• データ種: image2d × table → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.azimuthal_integrate(image, geometry, n_bins=None, two_theta_range=None, mask=None, solid_angle=True, polarization=None, chi_range=None, supersample=2) (実装を直接呼ぶなら import pxrd; pxrd.azimuthal_integrate(image, geometry, n_bins=None, two_theta_range=None, mask=None, solid_angle=True, polarization=None, chi_range=None, supersample=2)、台帳から引くなら opsdrive.get("azimuthal_integrate"))
2-D の検出器像を 2θ の 1-D プロファイルに落とす(方位積分、マスクと補正つき)。
各画素を `supersample`² 個の副画素に分け(値は等分)、副画素の中心の 2θ でビンに振り分けて、ビンごとに 平均
する(画素の分け方の粗さによる縞を減らす)。`solid_angle=True で相対立体角を、polarization` が数(0 = 無偏光、
1 = 水平偏光)なら偏光因子を、平均の前に割り戻す。`mask は True の画素を **除く**(同じ形の bool)。chi_range`
= (χ₀, χ₁) [deg] で扇形だけを積分(χ は `atan2` の (−180, 180])。非有限の画素は mask に入っていなければ拒否する。
`n_bins の既定は画素 1 個の角の半分の幅になる数(0.5·pixel/distance` [rad])。
返り値(dict): `two_theta(ビンの中心 [deg])・intensity(平均)・count`(副画素の重みの和、0 のビンは
`intensity が nan —— 埋めない)・sigma`(Poisson を仮定した平均の標準誤差)。
Raises ValueError: 2-D でない、mask の形の不一致、非有限の画素、範囲が空、扇形が空、ビン数 < 8。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_pxrd_phase_peel — py -3.11 examples/poc_pxrd_phase_peel.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
pxrd)cif_read · cubic_prototype · powder_reflections · scherrer_size · debye_ring_image · detector_two_theta · detector_calibrate · diffraction_peaks
*Provenance: pxrd.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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