watervision op• データ種: image2d × image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.wet_dry_inspection_pair(texture, defect_mask, roughness, water_film_um, light_deg, view_deg, n_water=None, seed=268, normal_sigma_px=2.0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import watervision; watervision.wet_dry_inspection_pair(texture, defect_mask, roughness, water_film_um, light_deg, view_deg, n_water=None, seed=268, normal_sigma_px=2.0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsoptics.get("wet_dry_inspection_pair"))
• GPU: なし(CPU 参照実装のみ)
The same textured plate rendered dry and wet, and the contrast of its defect in each -> dict.
texture (H, W) in [0, 1] is the diffuse albedo of the plate and defect_mask (H, W, bool) marks the defect (at least one pixel inside and one outside). Both images use the per-pixel wet_surface_appearance for the diffuse part. The specular part uses a local normal: a Gaussian-smoothed random height map (seed, smoothing normal_sigma_px) whose slopes are scaled to an RMS slope per axis of roughness; each pixel mirrors the light with the Fresnel reflectance of its local incidence angle into the Gaussian lobe of wet_surface_appearance about the viewing direction, so a glint appears where the local normal bisects the light and the view and moves when light_deg changes. The dry and the wet plate share the normals, so they differ only by the film. light_deg is in the xz plane from the plate normal, the viewer on the other side at view_deg. The defect contrast is the Michelson contrast (mean_ok - mean_defect) / (mean_ok + mean_defect) of the region means, reported for the whole image and for the diffuse part alone. Because the film darkens dark pixels proportionally more (the factor (1 - r) / (1 - a r) grows with a), a dark defect on a brighter plate gains diffuse contrast when wet; the glints (shared by both regions) pull the total contrast the other way, so the table has both and predicted_diffuse_contrast_wet (the one-step prediction from the region mean albedos).
The table has dry, wet, diffuse_dry, diffuse_wet, specular_dry, specular_wet (images), contrast_dry, contrast_wet, contrast_diffuse_dry, contrast_diffuse_wet, predicted_diffuse_contrast_wet, coverage, glint_pixels_dry / glint_pixels_wet (pixels whose specular term exceeds the median diffuse albedo) and normals. A film of 0 gives identical images. Shapes that differ, a mask without both classes, textures outside [0, 1] or a negative film are refused.
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。ただし宣言された欠測を除く: bottle_fit_from_pattern の u_map は測れなかった画素を NaN で受け取る(∞ は拒否)。
• 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。ただし宣言された欠測を除く: bottle_background_map は光線が使えない画素(全反射など)の u_mm を NaN で返し、valid マスクと本数を併せて返す。
• 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。
• poc_water_inspection_images — py -3.11 examples/poc_water_inspection_images.py
table を入力に取れる)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
watervision)caustic_irradiance · bottle_image · fill_level_from_image · bottle_background_map · bottle_fit_from_pattern · wet_surface_appearance · underwater_inspection_image · caustic_floor_segmentation
*Provenance: watervision.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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