coat_image — DRIVE `polish` op

• Data kinds: image2d × scalar → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.coat_image(depth_map, coat: 'float', optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import polish; polish.coat_image(depth_map, coat: 'float', optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("coat_image"))

उपयोग

removal गहराई का map → बची हुई गंदगी (film) वाली plate की ठीक ऊपर से ली गई image [0, 1]। बची मोटाई t = clip(h0 − h, 0, h0), brightness I = bare · exp(−τ t/h0) (Beer–Lambert, τ = optical_depth पूरी film की optical depth है) + Gaussian noise noise। Raises ValueError: map 2-D नहीं है या non-finite है, coat ≤ 0, τ ≤ 0, bare (0, 1] के बाहर, noise < 0।

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।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

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

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

इसी category के (`polish`)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_thickness_from_image · wipe_coverage · band_width_profile

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

coat_image — DRIVE polish op