scoop op• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_synth(flux: 'float', radius: 'float', width: 'float', *, v0: 'float' = 0.3, s0: 'float' = 0.02, rows: 'int' = 192, cols: 'int' = 64, pitch: 'float' = 0.0005, dt: 'float' = 0.0015, n_frames: 'int' = 16, supersample: 'int' = 4, seed: 'int | None' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import scoop; scoop.stream_synth(flux: 'float', radius: 'float', width: 'float', *, v0: 'float' = 0.3, s0: 'float' = 0.02, rows: 'int' = 192, cols: 'int' = 64, pitch: 'float' = 0.0005, dt: 'float' = 0.0015, n_frames: 'int' = 16, supersample: 'int' = 4, seed: 'int | None' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stream_synth"))
입구에서 떨어지는 분체 흐름(옆에서 본 얇은 띠)의 피복률 프레임 열을 합성합니다.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
粒は Poisson 過程(率 flux [個/s])で口を離れ、横位置は幅 width に一様、初速 v0 で自由落下 s = v₀ τ + ½ g τ²(口からの落下距離 s)。画像の行 0 は s = s0、1 画素 pitch。半径 radius の円板の和(副標本 supersample² の被覆率)。位置が独立なので被覆率は Boolean 模型に従う —— 合成器はその式を使わない(stream_areal_density の独立な被験者)。
返り: frames(n_frames 枚)、dt、pitch、s_rows(行中心の落下距離)、truth(flux、crossings(行中心の各高さを [0, n_frames·dt) に横切った実数の個数 / 時間 = 実現した流量)、v(行中心の自由落下の速さ)、radius_px)。Raises ValueError: 引数の範囲。
• 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_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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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