coat_thickness_from_image — DRIVE `polish` op

• Data kinds: image2d × scalar → image2d

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

उपयोग

coat_image का उल्टा: t = h0 ln(bare/I)/τ, [0, h0] पर clip किया गया। Raises ValueError: image की जाँच, संख्याओं की जाँच।

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_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_thickness_from_image — DRIVE polish op