geometric op• データ種: なし → table(引数だけで決まる op —— 画像やデータの入力を取らない)
• 呼び出し: import optics; optics.thin_lens(focal_mm=50.0, object_mm=200.0) (または opsoptics.get("thin_lens"))
Gaussian thin-lens imaging: where the image lands and how big it is.
Solves `1/f = 1/s_o + 1/s_i` in the real-is-positive convention:
*object_mm* (`s_o`) is the lens-to-object distance and must be positive;
the returned `image_mm (s_i`) is positive for a real image on the far
side of the lens and negative for a virtual image on the object side
(which is what a diverging lens, `focal_mm < 0`, always produces).
Returns a dict: `image_mm · magnification m = -s_i/s_o`
(*negative = inverted*, the normal case for a real image; `|m| < 1` is a
demagnified, i.e. machine-vision, geometry) · `object_mm` and
`focal_mm` echoed back so a table of results is self-describing ·
`working_distance_mm = s_o + s_i` for a real image, the
object-to-sensor span a machine builder actually has to fit.
Ground truth it reproduces exactly (verified in `tests/test_optics.py`):
`f = 50, s_o = 200 gives s_i = 200/3 = 66.6667 and m = -1/3`; at
`s_o = 2f the image is at 2f with m = -1` (the 1:1 conjugate);
the reciprocal identity `1/f - 1/s_o - 1/s_i` is 0 to machine precision
over the whole tested range.
Raises `ValueError: focal_mm == 0` (not a lens), non-positive or
non-finite *object_mm*, and — explicitly, instead of returning `inf` —
`object_mm == focal_mm`, where the object sits at the front focal point
and images at infinity (a collimator, not an imaging conjugate).
Paraxial and thin: no aberration, no principal-plane separation. HALCON has
no equivalent (its camera model starts after the lens, at the projection).
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。
• 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。
• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py
• optics_imaging — py -3.11 examples/optics_imaging.py
table を入力に取れる)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
geometric)abcd_matrix · abcd_trace · depth_of_field · relative_illumination
*Provenance: optics.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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