imaging_sim op• データ種: image2d × table → image2d
• 呼び出し: import lensimage; lensimage.render_through_lens(image, system, pixel_pitch_um=5.5, field_of_view=None, zones=3, noise=None, seed=0, illumination='traced', size=None, oversample=None) (または opsoptics.get("render_through_lens"))
理想放射照度像を、*system* の背後のセンサが記録するとおりに描く(`image2d`)。
> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。
*image* (H×W, non-negative) is the ideal (paraxial) image on a sensor of
*pixel_pitch_um* pixels centred on the optical axis; with *field_of_view*
(half field to the sensor corner: degrees for an object at infinity,
object height in mm otherwise) the picture is first zoomed so the corner
sees that field. Pipeline: (a) inverse distortion remap
(:func:distortion_map grid, `scipy.ndimage.map_coordinates` order 1);
(b) spatially varying blur — a `zones×zones` lattice of tile centres,
each with its own pixel-integrated :func:psf_from_opd (the +y-field PSF
rotated to the tile azimuth), blended with bilinear (tent) weights so
seams vanish; (c) relative illumination: `"traced"` = fraction of the
field's ray bundle that reaches the image (vignetting, from
:func:raytrace.ray_bundle) normalised to the axis, times cos⁴ (obliquity,
objects at infinity only), `"cos4" = the classic law alone, "none"`;
(d) sensor, when *noise* is `True or a dict `{"full_well": 20000,
"read_e": 3.0, "bits": 12, "exposure": 1.0, "dark_e": 0.0}``: electrons =
irradiance × exposure × full_well, Poisson shot noise
(:func:photoncount.photon_sample), Gaussian read noise, quantisation to
*bits*, returned as DN/(2^bits − 1). With `noise=None` the float
irradiance is returned untouched (deterministic; the noisy path is
deterministic for a given *seed* too).
*oversample* defaults to whatever keeps at least 2 PSF samples per pixel
(`max(4, ceil(2·λ·F#/pitch))`). Ground truth: a δ image through the
f/2 paraboloid gives the pixel-integrated Airy PSF; a checkerboard through
it comes back undistorted (correlation > 0.99); energy is conserved to 1 %
with illumination off; noise off is bit-reproducible.
optics の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• 単位は引数名に埋め込む — _mm / _um / _deg / _mrad。mm と µm の取り違えは crash ではなく「もっともらしく間違った答え」なので、名前で防ぐ。大きさから単位を推測する処理は一切しない。
• **文字列は ValueError** — float('50') は成功してしまうため、未パースの設定値が長さとして通り抜ける(実測: thin_lens('50', '200') がもっともらしい 66.667 mm を返していた)。bool も True == 1 の暗黙昇格として拒否。
• **complex / masked array は ValueError(実数枠のみ。虚部の無言切り捨て・マスク剥がしを拒否)。NaN/Inf は全入力で ValueError**。
• 0 除算とその親戚を名指しで拒否: 焦点距離 0・曲率半径 0・屈折率 <= 0・不透明な開口(全 0 なので正規化が 0/0)・総和 <= 0 の PSF・S0 = 0 の Stokes ベクトル・物体が前側焦点にある(像が無限遠)。
• 非有限を返すのは 2 op だけ、しかも契約として明記: depth_of_field の過焦点距離以遠の far_mm = inf(それが過焦点距離の定義)と gaussian_beam のウエストでの wavefront_radius_mm = inf(平面波面の曲率半径)。どちらも有限の相棒(far_is_infinite / curvature_per_mm)を併せて返す。**それ以外の無言 NaN/Inf は内部で検出して ValueError** —「float64 が溢れた」と「答えが無限大」は別の主張なので、後者の顔で前者を返さない。
• サイズ上限: 生成格子は optics.MAX_GRID(4096)、供給された場/PSF/開口は optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24)、ABCD 素子列は optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024)、Zernike は MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。小さな引数から巨大な内部確保が起きる経路(実測: n_max=40 × 4096² で 108 GB)を fail-closed で塞ぐ。
• 物理的に不可能な状態も拒否: 偏光度 > 1 の Stokes ベクトル、負の透過率、負の強度、n-|m| が奇数などの不正な Zernike 添字。
• 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
• 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。
• lens_defect_dataset_demo — py -3.11 examples/lens_defect_dataset_demo.py
image2d を入力に取れる)fraunhofer_pattern · psf_to_mtf · illumination_uniformity · surface_defect · defocus_blur
imaging_sim)psf_from_opd · distortion_map · defect_dataset · calibration_views
*Provenance: lensimage.py — OPTICS 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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