fringe_ftp_phase — 3D `structured_light` op

• Data kinds: image2d → depth

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fringe_ftp_phase(image, carrier_axis='x', carrier_period=None, bandwidth=0.35, k=1.0, min_modulation=None, return_info=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import fringe; fringe.fringe_ftp_phase(image, carrier_axis='x', carrier_period=None, bandwidth=0.35, k=1.0, min_modulation=None, return_info=False), registry से लेना हो तो ops3d.get("fringe_ftp_phase"))

• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.fringe_ftp_phase(...) केवल घोषित out type depth का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.fringe_ftp_phase.raw(...) का उपयोग करें, या fringe.fringe_ftp_phase को सीधे call करें।

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

Takeda Fourier-transform profilometry से एक fringe छवि से height/phase पुनर्प्राप्त करता है।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

2-D FFT の直流から離れた片側一次スペクトルを窓で抜き、複素解析信号へ戻して位相を展開し、搬送波の線形ランプを除く。carrier_axis は位相が増える方向("x"=列、"y"=行)。carrier_period は画素単位で、省略時は指定軸の正周波数側にある最大ピークから推定する。★画像が視野の中で周期的(DFT に漏れが無い) ときだけ整数ビンを搬送波とし、そうでなければピークの両隣 1 ビンで DTFT のパワーを細かく評価してサブビンに直す(2026-11-05 まで常に整数ビンに丸め、7.3 px の縞が 7.11 px と読まれて位相 RMS 0.63 rad の傾きが残った)。推定した搬送波は、対象の位相の搬送軸方向の一様な傾きと区別できない(どちらも同じ画像を作る)—— 傾きを残したい、あるいは搬送波が既知なら carrier_period を渡す。bandwidth は搬送周波数に対する Gaussian 窓の標準偏差の比(0 < bandwidth < 1)。k は rad から高さへの係数。

返り値は通常 height。return_info=True なら (height, info) となり、info は搬送波を除いた phase、実際に使った carrier_period、carrier_frequency、estimated_carrier、解析信号の modulation を持つ。高さは既存の phase_to_height(phase, 0, k) で作る。

業務上の言い方では「縞 1 枚から高さ」「1枚の縞画像から位相」を求める op。

1 枚で済む代わりに、対象位相の空間帯域が搬送波と直流/反対側サイドバンドの間に収まる必要がある。急な高さ、段差、オクルージョンでは帯域重なりと Itoh 条件違反で誤る。3 枚以上を撮れて広い帯域や低い搬送波を扱うなら decode_fringe の位相シフト法を使う。一定画像や、抽出した変調振幅が画像の動的範囲に対して小さすぎる画像は丸め誤差から位相を作らず ValueError にする。

出典: M. Takeda, H. Ina and S. Kobayashi, “Fourier-transform method of fringe-pattern analysis for computer-based topography and interferometry,” J. Opt. Soc. Am. 72(1), 156–160 (1982), doi:10.1364/JOSA.72.000156.

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• depth_sensors — Depth sensors — ranging के सिद्धांत, असली devices के आँकड़े, dropouts कैसे दिखते हैं

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• ftp_and_focus_depth — py -3.11 examples_3d/ftp_and_focus_depth.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`depth` को input के रूप में लेते हैं)

depth_to_points · tsdf_from_depth · to_points · fuse_to_voxel · depth_to_organized_points · normals_from_depth · occlusion_edges · bearing_angle_image

इसी category के (`structured_light`)

wrapped_phase · unwrap_phase_2d · graycode_decode · decode_fringe · depth_from_focus · synthesize_fringes · absolute_phase · triangulate_column

*Provenance: fringe.py — 3D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

fringe_ftp_phase — 3D structured_light op