coat_image — DRIVE `polish` op

• Datenarten: image2d × scalar → image2d

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.coat_image(depth_map, coat: 'float', optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import polish; polish.coat_image(depth_map, coat: 'float', optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsdrive.get("coat_image"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

除去の深さの地図 → 汚れ(膜)の残った板を真上から撮った画像 [0, 1]。残った厚さ t = clip(h0 − h, 0, h0)、明るさ

I = bare · exp(−τ t/h0)(Beer–Lambert、τ = `optical_depth は膜全体の光学的厚さ)+ 正規の雑音 noise`。

Raises ValueError: 地図が 2-D でない・非有限、coat ≤ 0、τ ≤ 0、bare が (0, 1] の外、noise < 0。

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `image2d` als Eingabe)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

Gleiche Kategorie (`polish`)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_thickness_from_image · wipe_coverage · band_width_profile

*Provenance: polish.py — DRIVE Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

coat_image — DRIVE polish op