wave op• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.wave_dominant_frequency(image, window='hann') (実装を直接呼ぶなら import mathops; mathops.wave_dominant_frequency(image, window='hann')、台帳から引くなら opsmath.get("wave_dominant_frequency"))
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)
画像の最も強い周期(2-D FFT の DC 以外で最大の山)の周波数・周期・向きを返す(table)。
平均を引き、window="hann"(既定)なら 2-D の Hann 窓を掛けてから fft2 のパワーの最大(DC は除く)を探し、山の 3 点に対数の放物線を行・列それぞれで当ててビンより細かく読む(wave_fringe_period の 2-D 版。あちらは 1 軸の周期だけ)。window="none" は窓を掛けない(周期が画像幅にちょうど整数個入るときだけ厳密)。
返す dict: fx / fy(列方向・行方向の空間周波数 [cycles/px]、山は fx >= 0 の半平面に揃える)、freq_cpp(hypot(fx, fy))、period_px(1 / freq_cpp)、angle_deg(波数ベクトルの向き = 縞に垂直な向き。+列から +行へ回る角で [0, 180)。縞 cos(2π(x cosθ + y sinθ)/p) なら θ)、peak_fraction(山のビンとその鏡像が DC 以外の全パワーに占める割合 = 周期の確からしさ)、window。
★前提: 照明むらのような低周波は山を奪う(画像より長い周期は DC の隣に出る)。むらがある画像は先に背景を引くか高域通過を掛けること。
空の入力(image が 0 要素)は ValueError。拒否(ValueError): 2-D でない、どちらかの辺が 8 画素未満、非有限の値、平らな画像(周期が無い)、未知の window。
mathops の全 op は入力を検証してから計算する(黙って通さない):
• complex 入力は ValueError — float64 への強制変換は虚部を黙って捨てる(numpy は ComplexWarning だけ出して「もっともらしく間違った」実数を返す)。.real/.imag/abs() を明示するか、複素対応の complexops を使う。
• masked array(masked 要素あり)は ValueError — マスクを剥がして下の生値を使う暗黙変換を拒否。埋める/落とすを明示する。
• NaN/Inf は全入力で ValueError(件数を明示して拒否 — 結果全体に伝播するため)。
• 形状は厳格: 1-D と 2-D を暗黙昇格・ブロードキャストしない(vector 枠に matrix、matrix 枠に vector は ValueError。reshape を明示する)。
• サイズ上限: 行列を取る op と stat_histogram の bins は mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 万要素)超で ValueError。
• 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。
• wave_dominant_frequency_grating — py -3.11 examples/wave_dominant_frequency_grating.py
table を入力に取れる)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
wave)wave_membrane_mode · wave_mode_frequencies · wave_nodal_lines · wave_two_slit · wave_fringe_period · wave_grating_orders
*Provenance: mathops.py — MATH 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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