imaging_sim op• 데이터 종류: table → table
• 호출: import lensimage; lensimage.calibration_views(system, image_size=(1024, 1024), pixel_pitch_um=5.5, target=(9, 7, 5.0), poses=None, distance_mm=None, noise_px=0.0, seed=0, order=2)(또는 opsoptics.get("calibration_views"))
설계한 렌즈를 통해 본 평면 교정 타겟의 합성 뷰(`table`).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
A chessboard-like grid of *target* = (cols, rows, pitch_mm) corner points
on the plane z = 0 is placed at each of *poses* — ``(rx_deg, ry_deg,
rz_deg, tx_mm, ty_mm, tz_mm)`` in the camera frame (camera at the origin
looking along +z; default: five poses, frontal and ±20° about x and y, at
*distance_mm* — default the distance at which the target spans 60 % of
the sensor width) — projected by a pinhole of the prescription's EFL and
then displaced by the lens's real radial distortion (the polynomial
:func:distortion_map fits from traced chief rays), and expressed as
`(row, col)` pixels on an *image_size* sensor of *pixel_pitch_um*.
Optional Gaussian corner-detection noise *noise_px* (deterministic for
*seed*).
Returns `object_points (N,2) mm on the target plane, image_points`
(a list of (N,2) `(row, col)` arrays — exactly what
`calib.camera_calibration consumes), K_true` (fx = fy = EFL/pitch
px, cx, cy at the sensor centre), the distortion polynomial, the poses,
and per view the fraction of points that landed on the sensor. Views with
fewer than four visible points, a target behind the camera, or an afocal
prescription are `ValueError`.
The point of the op is the closed loop: feed the output to
`calib.camera_calibration` and compare the recovered intrinsics with
`K_true` — for a distortion-free lens (the paraboloid) Zhang's method
returns the EFL to 1e-6, and the singlet's barrel distortion shows up as a
focal-length bias and a non-zero reprojection RMS, so the calibration
module is checked end to end against a lens whose truth is known, and a
real chart can be judged against the same numbers.
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• **문자열은 ValueError** —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• **complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError**.
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. **그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError** —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• mv_cables — ケーブル（規格・速度・給電・ロボットケーブル）
• mv_cameras — 産業用カメラメーカー（センサとの紐付け・ラインスキャン / TDI）
• mv_frame_grabbers — フレームグラバーボード（光学系ではないが、撮れるかを決める）
• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）
• mv_standards — カメラインターフェースの規格と団体
• virtual_machine_vision — 仮想マシンビジョン — パラメータの洗い出しとオブジェクト模型
• 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.
• lens_calibration_loop_demo — py -3.11 examples/lens_calibration_loop_demo.py
table 를 입력으로 받는 것)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
imaging_sim)psf_from_opd · distortion_map · render_through_lens · defect_dataset
*Provenance: lensimage.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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