prepare op• 数据种类:depth → depth
• 调用:import roughness; roughness.surface_form_remove(z, dx, order=1, method='ls', thresh=None, dy=None, iters=200, seed=0)(或 opsroughness.get("surface_form_remove"))
> 该算子的说明尚无译文,以下照原文给出。
格子のまま平面 / 二次曲面を除く。`(residual, coeffs)` を返す。
引数
z 高さ場。
dx, dy 標本間隔。`dy=None` は正方画素。
order 1 = 平面、2 = 二次曲面。
method `"ls"(最小二乗)または "ransac"`(ロバスト)。
thresh RANSAC の内点しきい値(高さの単位)。`None` なら最小二乗残差の
ロバストな散らばり `2.5 x 1.4826 x MAD` を使う。
iters RANSAC の試行回数。`seed` で決定的。
`coeffs` は 場の中心を原点とする物理座標の単項式係数。
`order=1 なら [c0, gx, gy] で gx/gy` がそのまま勾配、
`order=2 なら [c0, gx, gy, cxx, cxy, cyy](x^2, xy, y^2` の順)。
★ なぜ格子のまま受けるのか
既存の fit_plane / fit_plane_ransac は (N,3) 点群しか受けない。
512² の高さ場を渡すには毎回 `column_stack` で 262144x3 = 6.3 MB に
展開する必要がある(実測)。ここは格子を格子のまま受け、基底も
1 次元ベクトルの外積で作るので展開が要らない。
★ 費用(実測、1024x1024、`iters=200`)
`method="ls" 47 ms に対し method="ransac"` は 1.8 秒(38 倍)。
RANSAC は毎回 1024² 点の残差を数え直すので、`iters` に線形に効く。
粗さだけを見るなら「LS + λc ハイパス」で同じ答えが 40 分の 1 で出る
(下の実測を参照)—— RANSAC を既定にしない理由がこれ。
★ 落とし穴 —— ロバストが要るのは「深い傷」ではなく「広い外れ値」。
ただし外れ値が多数派になると RANSAC も同時に壊れる。
深さ 3 µm の傷 4 本を片側に寄せた 512x512 の面で、傷の幅だけを
変えた実測(傾き 0.050/-0.025 を仕込んで除く。真値は傷を含む面そのもの):
傷の半値半幅 面積比 LS の Sq 誤差 RANSAC の Sq 誤差 改善
4 µm 5.6 % -1.94 % -0.39 % 5.0 倍
12 µm 16.3 % -6.47 % -3.03 % 2.1 倍
24 µm 31.0 % -13.79 % -11.53 % 1.2 倍
40 µm 46.0 % -23.80 % -23.56 % 1.0 倍
3 つ読める:
• 効くのは深さではなく面積比。「深い傷 = ロバスト必須」は早合点で、
正しくは「広い外れ値 = ロバスト必須」。
• 誤差は必ず過小側に出る —— 最小二乗が「傷が片側に寄っている
ことによる本物の非対称」まで平面として吸い上げるから。
合否判定では危険な向きに壊れる。
• 面積比 46 % では RANSAC も助けにならない(改善 1.0 倍)。
外れ値が半分近くを占めると、RANSAC の多数決そのものが傷を選ぶ。
ロバスト当てはめは「外れ値が少数派である」という前提の道具で、
その前提が切れる所は表で示すしかない。
★ 落とし穴 —— λc を後段に置くと LS と RANSAC の差は消える
同じ面(半値半幅 4 µm)に λc=80 µm のハイパスを後から掛けると、
Sq 誤差は LS +0.00 % / RANSAC -0.00 %(上の表では 5.0 倍差)。
余計に除いた平面は純粋な長波長なので、ハイパスが同じものをもう一度
捨てるだけ。**当てはめのロバスト性が効くのは λc を掛けない運用
(平面度・形状偏差)のとき。** 粗さだけを見るなら順序で救える。
なお平面そのものの回復は LS でも良く、上の面で仕込んだ勾配
0.050 / -0.025 に対し 0.050006 / -0.025127 が返る(実測)。
fail-closed
• `order が 1 か 2 以外 / method が "ls"・"ransac"` 以外。
• `thresh` が非正・非有限。
• RANSAC が内点を規定数集められない(退化した面)。
• 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。
• poc_surface_roughness — py -3.11 examples/poc_surface_roughness.py
depth 作为输入)surface_filter · surface_params · surface_psd
prepare)*Provenance: roughness.py — ROUGHNESS 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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