fpm op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.fp_capture(amplitude, phase=None, pixel_um=0.325, wavelength_um=0.532, na_obj=0.1, downsample=4, led_pitch_mm=4.0, led_distance_mm=70.0, n_side=13, pupil_aberration=None, photons=4000.0, read_noise_e=2.0, darkfield_gain=8.0, cos_exponent=1.0, seed=0, led_offset_mm=(0.0, 0.0), led_rotation_deg=0.0, led_height_error_mm=0.0, height_um=None, pad_px=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import fourierptycho; fourierptycho.fp_capture(amplitude, phase=None, pixel_um=0.325, wavelength_um=0.532, na_obj=0.1, downsample=4, led_pitch_mm=4.0, led_distance_mm=70.0, n_side=13, pupil_aberration=None, photons=4000.0, read_noise_e=2.0, darkfield_gain=8.0, cos_exponent=1.0, seed=0, led_offset_mm=(0.0, 0.0), led_rotation_deg=0.0, led_height_error_mm=0.0, height_um=None, pad_px=None), registry से लेना हो तो opsoptics.get("fp_capture"))
• GPU: हाँ (allow-list का mechanical GPU path, CuPy)। device="auto" मापे गए आकार (4,194,304 pixel) और उससे बड़े पर GPU चुनता है
LED array की तिरछी रोशनी में लिए गए कम-resolution images के समूह का simulation (table, kind="fp_stack")।
Object o = amplitude · e^{i phase} (pixel_um का बारीक grid, square, और एक भुजा downsample से पूरी तरह विभाज्य)। हर LED के लिए o को झुकी हुई plane wave e^{i2π(kx x + ky y)} से गुणा किया जाता है (pixel के भिन्नात्मक k को भी वैसा ही रखा जाता है), FFT → center को low-resolution आकार में काटना → pupil (circle NA_obj/λ × aberration) → inverse FFT → |·|²। Field of view के बाहर का प्रकाश भी आ सके, इसलिए object को pad_px (default = भुजा का 1/4) तक किनारे के मानों से फैलाकर बनाया जाता है, और केवल camera का field of view काटा जाता है (असली sample periodic नहीं होते)।
• height_um देने पर reflective: सतह की ऊँचाई h → आने-जाने का phase 4πh/λ (normal incidence approximation) phase में जोड़ा जाता है।
• LED की चमक: दिशा का Lambert order m (cos_exponent) और दूरी के वर्ग से गिरावट → cos^(m+3)θ (center पर 1)।
• Exposure: bright field (NA_ill < NA_obj) के लिए 1, dark field के लिए darkfield_gain गुना (dark field को अधिक देर तक लेने की implementation परंपरा)।
• Noise: प्रति इकाई background photons electrons × exposure × चमक का Poisson + readout read_noise_e का Gaussian। Random numbers seed वाले np.random.default_rng से।
• LED array का विचलन (led_offset_mm / led_rotation_deg / led_height_error_mm) केवल imaging में डाला जाता है, table के nominal kx / ky में नहीं (सही मान kx_true / ky_true हैं)।
• प्रदीपन k की परिपाटी: kx = x/(rλ), ky = y/(rλ) (LED की स्थिति (x, y, z), नमूना मूल बिंदु पर, r = |(x, y, z)|) —— LED के x/r को +k माना जाता है। जिस वास्तविक उपकरण में LED नमूने के नीचे हों और प्रकाश LED से नमूने की ओर जाए, वहाँ भौतिक अनुप्रस्थ तरंग-संख्या −x/(rλ) हो सकती है।
• Low-resolution pixel = pixel_um · downsample यदि λ/(2 NA_obj) से अधिक हो तो अस्वीकार (FP की sampling शर्त)।
Return value: dict(kind="fp_stack", images (K, n, n) electrons की संख्या, illumination NA के छोटे से बड़े क्रम में, exposure, led_brightness, photons, read_noise_e, kx, ky, kx_true, ky_true, na_illumination, led_index, led_xyz_mm (nominal), pixel_um (low resolution), wavelength_um, na_obj, pupil_true, na_synthetic_design, …)।
optics के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• Unit argument के नाम में ही लिखी होती है — _mm / _um / _deg / _mrad। mm और µm की गड़बड़ी crash नहीं करती, बल्कि "सही दिखने वाला पर गलत उत्तर" देती है, इसलिए नाम से इसे रोका जाता है। मान के आकार से unit का अनुमान बिल्कुल नहीं लगाया जाता।
• String से ValueError — float('50') सफल हो जाता है, इसलिए बिना parse किया config value length के रूप में निकल जाता (मापा गया: thin_lens('50', '200') सही दिखने वाला 66.667 mm लौटा रहा था)। bool को भी True == 1 वाले implicit promotion के रूप में अस्वीकार किया जाता है।
• complex / masked array से ValueError (केवल real-valued slots; imaginary part को चुपचाप छोड़ना या mask हटाना अस्वीकार)। हर input पर NaN/Inf से ValueError। घोषित अपवाद: bottle_fit_from_pattern का u_map न मापे जा सके पिक्सेल को NaN के रूप में लेता है (अनंत अब भी अस्वीकार)।
• शून्य से भाग और उससे जुड़े मामलों को नाम लेकर अस्वीकार किया जाता है: focal length 0, radius of curvature 0, refractive index <= 0, पूरी तरह opaque aperture (सब 0, इसलिए normalisation 0/0), ऐसा PSF जिसका योग <= 0 हो, S0 = 0 वाला Stokes vector, और front focal point पर रखा object (image अनंत पर)।
• केवल 2 ops non-finite value लौटाते हैं, और वह भी contract के रूप में लिखा हुआ: depth_of_field hyperfocal distance से आगे far_mm = inf (hyperfocal distance की परिभाषा यही है) और gaussian_beam waist पर wavefront_radius_mm = inf (plane wavefront की radius of curvature)। दोनों साथ में एक finite साथी (far_is_infinite / curvature_per_mm) भी लौटाते हैं। इसके अलावा कोई भी चुपचाप आया NaN/Inf अंदर ही पकड़ा जाता है और ValueError देता है — "float64 overflow हुआ" और "उत्तर अनंत है" अलग-अलग दावे हैं, इसलिए पहले को दूसरे का चेहरा पहनाकर नहीं लौटाया जाता। घोषित अपवाद: bottle_background_map जिन पिक्सेल की किरण अनुपयोगी है (पूर्ण आंतरिक परावर्तन आदि) उनके लिए u_mm में NaN लौटाता है, साथ में valid मास्क और गिनती भी।
• Size की सीमा: generate होने वाले grid के लिए optics.MAX_GRID (4096), दिए गए field/PSF/aperture के लिए optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD element chain के लिए optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike के लिए MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25)। छोटे argument से बहुत बड़ा internal allocation होने वाले रास्तों (मापा गया: n_max=40 × 4096² पर 108 GB) को fail-closed ढंग से बंद किया गया है।
• भौतिक रूप से असंभव states भी अस्वीकार: degree of polarisation > 1 वाला Stokes vector, ऋणात्मक transmittance, ऋणात्मक intensity, और n-|m| odd जैसे अमान्य Zernike indices।
• 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।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_fourier_ptychography — py -3.11 examples/poc_fourier_ptychography.py
table को input के रूप में लेते हैं)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
fpm)fp_design · fp_usaf_target · fp_stack_from_images · fp_reconstruct · fp_element_contrast
*Provenance: fourierptycho.py — OPTICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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