coat_image — DRIVE polish op

• 데이터 종류: image2d × scalar → image2d

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("coat_image"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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