stream_areal_density — DRIVE scoop op

• 데이터 종류: image2d × scalar → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import scoop; scoop.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stream_areal_density"))

사용법

피복률로부터 Boolean 모형을 역으로 풀어 입자 중심의 면밀도 [개 / px²]를 구합니다: n = −ln(1 − c) / (π r²).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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