geometric op• 数据种类:无 → table(仅由参数决定的算子 —— 不接受图像或数据输入)
• 调用:import optics; optics.thin_lens(focal_mm=50.0, object_mm=200.0)(或 opsoptics.get("thin_lens"))
高斯薄透镜成像:像落在哪里、有多大。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
Solves `1/f = 1/s_o + 1/s_i` in the real-is-positive convention:
*object_mm* (`s_o`) is the lens-to-object distance and must be positive;
the returned `image_mm (s_i`) is positive for a real image on the far
side of the lens and negative for a virtual image on the object side
(which is what a diverging lens, `focal_mm < 0`, always produces).
Returns a dict: `image_mm · magnification m = -s_i/s_o`
(*negative = inverted*, the normal case for a real image; `|m| < 1` is a
demagnified, i.e. machine-vision, geometry) · `object_mm` and
`focal_mm` echoed back so a table of results is self-describing ·
`working_distance_mm = s_o + s_i` for a real image, the
object-to-sensor span a machine builder actually has to fit.
Ground truth it reproduces exactly (verified in `tests/test_optics.py`):
`f = 50, s_o = 200 gives s_i = 200/3 = 66.6667 and m = -1/3`; at
`s_o = 2f the image is at 2f with m = -1` (the 1:1 conjugate);
the reciprocal identity `1/f - 1/s_o - 1/s_i` is 0 to machine precision
over the whole tested range.
Raises `ValueError: focal_mm == 0` (not a lens), non-positive or
non-finite *object_mm*, and — explicitly, instead of returning `inf` —
`object_mm == focal_mm`, where the object sits at the front focal point
and images at infinity (a collimator, not an imaging conjugate).
Paraxial and thin: no aberration, no principal-plane separation. HALCON has
no equivalent (its camera model starts after the lens, at the projection).
optics 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• 单位写进参数名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不会崩溃,而是给出「看着合理却是错的答案」,所以用命名来防。这里绝不从数值大小去猜单位。
• **字符串一律 ValueError** —— float('50') 会成功,于是未解析的配置值会被当成长度混进来(实测:thin_lens('50', '200') 曾返回看着合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隐式提升拒绝。
• **complex / masked array 一律 ValueError(仅接受实数槽位;拒绝无声丢弃虚部或剥掉掩码)。所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError**。
• 逐项点名拒绝除零及其近亲:焦距 0、曲率半径 0、折射率 <= 0、全不透明光阑(全为 0,归一化变成 0/0)、总和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 矢量、物体位于前焦点(像在无穷远)。
• 只有两个算子会返回非有限值,而且都写进了契约:depth_of_field 在超焦距以外返回 far_mm = inf(这正是超焦距的定义),gaussian_beam 在束腰处返回 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半径)。两者都同时返回一个有限的搭档(far_is_infinite / curvature_per_mm)。**除此之外的无声 NaN/Inf 都在内部检出并 ValueError** ——「float64 溢出了」和「答案是无穷大」是两种不同的主张,不能拿后者的脸去交付前者。
• 尺寸上限:生成网格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,传入的场/PSF/光阑受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小参数引发巨大内部分配」的路径(实测:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的状态同样拒绝:偏振度 > 1 的 Stokes 矢量、负透过率、负强度、n-|m| 为奇数等非法 Zernike 指标。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。
• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py
• optics_imaging — py -3.11 examples/optics_imaging.py
table 作为输入)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
geometric)abcd_matrix · abcd_trace · depth_of_field · relative_illumination
*Provenance: optics.py — OPTICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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