imaging_sim op• 数据种类:table → table
• 调用:import lensimage; lensimage.calibration_views(system, image_size=(1024, 1024), pixel_pitch_um=5.5, target=(9, 7, 5.0), poses=None, distance_mm=None, noise_px=0.0, seed=0, order=2)(或 opsoptics.get("calibration_views"))
透过所设计的镜头看到的平面标定靶合成视图(`table`)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
A chessboard-like grid of *target* = (cols, rows, pitch_mm) corner points
on the plane z = 0 is placed at each of *poses* — ``(rx_deg, ry_deg,
rz_deg, tx_mm, ty_mm, tz_mm)`` in the camera frame (camera at the origin
looking along +z; default: five poses, frontal and ±20° about x and y, at
*distance_mm* — default the distance at which the target spans 60 % of
the sensor width) — projected by a pinhole of the prescription's EFL and
then displaced by the lens's real radial distortion (the polynomial
:func:distortion_map fits from traced chief rays), and expressed as
`(row, col)` pixels on an *image_size* sensor of *pixel_pitch_um*.
Optional Gaussian corner-detection noise *noise_px* (deterministic for
*seed*).
Returns `object_points (N,2) mm on the target plane, image_points`
(a list of (N,2) `(row, col)` arrays — exactly what
`calib.camera_calibration consumes), K_true` (fx = fy = EFL/pitch
px, cx, cy at the sensor centre), the distortion polynomial, the poses,
and per view the fraction of points that landed on the sensor. Views with
fewer than four visible points, a target behind the camera, or an afocal
prescription are `ValueError`.
The point of the op is the closed loop: feed the output to
`calib.camera_calibration` and compare the recovered intrinsics with
`K_true` — for a distortion-free lens (the paraboloid) Zhang's method
returns the EFL to 1e-6, and the singlet's barrel distortion shows up as a
focal-length bias and a non-zero reprojection RMS, so the calibration
module is checked end to end against a lens whose truth is known, and a
real chart can be judged against the same numbers.
optics 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• 单位写进参数名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不会崩溃,而是给出「看着合理却是错的答案」,所以用命名来防。这里绝不从数值大小去猜单位。
• **字符串一律 ValueError** —— float('50') 会成功,于是未解析的配置值会被当成长度混进来(实测:thin_lens('50', '200') 曾返回看着合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隐式提升拒绝。
• **complex / masked array 一律 ValueError(仅接受实数槽位;拒绝无声丢弃虚部或剥掉掩码)。所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError**。
• 逐项点名拒绝除零及其近亲:焦距 0、曲率半径 0、折射率 <= 0、全不透明光阑(全为 0,归一化变成 0/0)、总和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 矢量、物体位于前焦点(像在无穷远)。
• 只有两个算子会返回非有限值,而且都写进了契约:depth_of_field 在超焦距以外返回 far_mm = inf(这正是超焦距的定义),gaussian_beam 在束腰处返回 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半径)。两者都同时返回一个有限的搭档(far_is_infinite / curvature_per_mm)。**除此之外的无声 NaN/Inf 都在内部检出并 ValueError** ——「float64 溢出了」和「答案是无穷大」是两种不同的主张,不能拿后者的脸去交付前者。
• 尺寸上限:生成网格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,传入的场/PSF/光阑受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小参数引发巨大内部分配」的路径(实测:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的状态同样拒绝:偏振度 > 1 的 Stokes 矢量、负透过率、负强度、n-|m| 为奇数等非法 Zernike 指标。
• mv_cables — ケーブル（規格・速度・給電・ロボットケーブル）
• mv_cameras — 産業用カメラメーカー（センサとの紐付け・ラインスキャン / TDI）
• mv_frame_grabbers — フレームグラバーボード（光学系ではないが、撮れるかを決める）
• mv_image_sensors — 産業用イメージセンサ（現行品中心）
• mv_standards — カメラインターフェースの規格と団体
• virtual_machine_vision — 仮想マシンビジョン — パラメータの洗い出しとオブジェクト模型
• 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。
• lens_calibration_loop_demo — py -3.11 examples/lens_calibration_loop_demo.py
table 作为输入)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
imaging_sim)psf_from_opd · distortion_map · render_through_lens · defect_dataset
*Provenance: lensimage.py — OPTICS 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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