stream_areal_density — DRIVE scoop op

• データ種: image2d × scalar → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import scoop; scoop.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("stream_areal_density"))

使い方

被覆率から粒の中心の面密度 [個 / px²] を Boolean 模型で逆に解く `n = −ln(1 − c) / (π r²)`。

独立に置いた半径 `r の円板の和の被覆率は c = 1 − exp(−n π r²)`(重なりを数え落とさない)。素朴な

`c / (π r²)` は c = 0.8 で 2 倍近く数え落とす(PoC の門)。c が 1 に近いと逆は発散する(厚い流れは向こうが

見えない): `mode="raise" は c ≥ c_max の画素があれば ValueError、"clip" は c_max` に切る(下限の推定に

なる)。粒の位置が独立でない密な流れ(口の近く、粒が接している)では模型が外れる —— 限界。

Raises `ValueError: 被覆率でない / 飽和(mode="raise"`)/ 綴り違い。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

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

同カテゴリ(scoop)

spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · scoop_image_limit · tilt_wedge_retained

*Provenance: scoop.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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