watervision op• Datenarten: image2d × image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.wet_dry_inspection_pair(texture, defect_mask, roughness, water_film_um, light_deg, view_deg, n_water=None, seed=268, normal_sigma_px=2.0) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import watervision; watervision.wet_dry_inspection_pair(texture, defect_mask, roughness, water_film_um, light_deg, view_deg, n_water=None, seed=268, normal_sigma_px=2.0) -> 'dict'; aus dem Register: opsoptics.get("wet_dry_inspection_pair"))
Dieselbe texturierte Platte trocken und nass gerendert, mit dem Kontrast ihres Defekts in beiden Fällen -> dict.
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
texture (H, W) in [0, 1] is the diffuse albedo of the plate and defect_mask (H, W, bool) marks the defect (at least one pixel inside and one outside). Both images use the per-pixel wet_surface_appearance for the diffuse part. The specular part uses a local normal: a Gaussian-smoothed random height map (seed, smoothing normal_sigma_px) whose slopes are scaled to an RMS slope per axis of roughness; each pixel mirrors the light with the Fresnel reflectance of its local incidence angle into the Gaussian lobe of wet_surface_appearance about the viewing direction, so a glint appears where the local normal bisects the light and the view and moves when light_deg changes. The dry and the wet plate share the normals, so they differ only by the film. light_deg is in the xz plane from the plate normal, the viewer on the other side at view_deg. The defect contrast is the Michelson contrast (mean_ok - mean_defect) / (mean_ok + mean_defect) of the region means, reported for the whole image and for the diffuse part alone. Because the film darkens dark pixels proportionally more (the factor (1 - r) / (1 - a r) grows with a), a dark defect on a brighter plate gains diffuse contrast when wet; the glints (shared by both regions) pull the total contrast the other way, so the table has both and predicted_diffuse_contrast_wet (the one-step prediction from the region mean albedos).
The table has dry, wet, diffuse_dry, diffuse_wet, specular_dry, specular_wet (images), contrast_dry, contrast_wet, contrast_diffuse_dry, contrast_diffuse_wet, predicted_diffuse_contrast_wet, coverage, glint_pixels_dry / glint_pixels_wet (pixels whose specular term exceeds the median diffuse albedo) and normals. A film of 0 gives identical images. Shapes that differ, a mask without both classes, textures outside [0, 1] or a negative film are refused.
Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.
• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.
• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.
• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).
• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.
• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).
• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_water_inspection_images — py -3.11 examples/poc_water_inspection_images.py
table als Eingabe)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
watervision)caustic_irradiance · bottle_image · fill_level_from_image · wet_surface_appearance · underwater_inspection_image · caustic_floor_segmentation
*Provenance: watervision.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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