grind op• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.particle_image_synth(n: 'int' = 60, d_med: 'float' = 12.0, sigma_ln: 'float' = 0.35, shape=(256, 256), pitch: 'float' = 1.0, seed: 'int' = 0, gap: 'float' = 3.0, supersample: 'int' = 4) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import grind; grind.particle_image_synth(n: 'int' = 60, d_med: 'float' = 12.0, sigma_ln: 'float' = 0.35, shape=(256, 256), pitch: 'float' = 1.0, seed: 'int' = 0, gap: 'float' = 3.0, supersample: 'int' = 4) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("particle_image_synth"))
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
重ならない円板(粒子の投影)を撒いた被覆率の画像と真値(直径 [µm] の対数正規、`pitch` µm/px)。
円板どうしは `gap` px 以上離す(融合は別の問題で、poc_particle_sizing が扱う)。既定 3 px: 2 px だと両側の部分画素が
斜めに隣り合い、8 連結のラベルで 2 個が 1 個になった(12 枚中 4 枚、体積基準の D50 が最大 8.5 % ずれた)。縁は `supersample` で反エイリアス。
返り: `image((H, W) 被覆率)、pitch、truth(diameters µm、centres px、touches_border`)。
置けなかった粒子があれば `n_placed < n`(黙って詰めない)。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_dose_uniformity_from_grinding — py -3.11 examples/poc_dose_uniformity_from_grinding.py
• poc_powder_grinding_ae — py -3.11 examples/poc_powder_grinding_ae.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
grind)particle_size_read · particle_size_dx · particle_size_oversize · particle_size_synth · comminution_energy · comminution_law_fit · breakage_first_order_fit · replicate_compare
*Provenance: grind.py — DRIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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