stream_areal_density — DRIVE `scoop` op

• Data kinds: image2d × scalar → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import scoop; scoop.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsdrive.get("stream_areal_density"))

उपयोग

coverage से कण केंद्रों का areal density [कण / px²] Boolean model को उल्टा हल करके निकालता है: n = −ln(1 − c) / (π r²)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

独立に置いた半径 r の円板の和の被覆率は c = 1 − exp(−n π r²)(重なりを数え落とさない)。素朴な c / (π r²) は c = 0.8 で 2 倍近く数え落とす(PoC の門)。c が 1 に近いと逆は発散する(厚い流れは向こうが

見えない): mode="raise" は c ≥ c_max の画素があれば ValueError、"clip" は c_max に切る(下限の推定になる)。粒の位置が独立でない密な流れ(口の近く、粒が接している)では模型が外れる —— 限界。Raises ValueError: 被覆率でない / 飽和(mode="raise")/ 綴り違い。

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)

• (अभी कुछ नहीं)

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 (`scoop`)

spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · scoop_image_limit · tilt_wedge_retained

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

stream_areal_density — DRIVE scoop op