watervision op• 데이터 종류: image2d × image2d → table
• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("wet_dry_inspection_pair"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
같은 질감의 판을 건조한 상태와 젖은 상태로 렌더링하고 각각의 결함 대비를 구한다 -> dict.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
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 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• 문자열은 ValueError —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError.단, 선언된 결측은 예외: bottle_fit_from_pattern 의 u_map 은 측정하지 못한 픽셀을 NaN 으로 받습니다(∞ 는 여전히 거부).
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. 그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.단, 선언된 결측은 예외: bottle_background_map 은 광선을 쓸 수 없는 픽셀(전반사 등)의 u_mm 을 NaN 으로 돌려주며, valid 마스크와 개수를 함께 돌려줍니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_water_inspection_images — py -3.11 examples/poc_water_inspection_images.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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