isp op• Data kinds: image2d → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.lens_shading_gain(flat, pattern=None, smooth_sigma=0.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import gfx2d; gfx2d.lens_shading_gain(flat, pattern=None, smooth_sigma=0.0), registry से लेना हो तो opsgfx2d.get("lens_shading_gain"))
flat-field frame को समतल करने वाला gain map: हर colour channel के लिए gain = mean / flat (या *pattern* None हो तो पूरे frame के लिए)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
Shoot a uniform white target; vignetting and the micro-lens fall-off make the corners darker. Multiplying any later frame by this map undoes that. *smooth_sigma* > 0 Gaussian-smooths the flat first (per channel) so sensor noise and dust do not become gain speckle. The gain is normalised so the channel mean stays 1 — the map corrects shape, not exposure.
Ground truth: lens_shading_correct(flat, lens_shading_gain(flat)) is a constant frame (each channel equal to its own mean) to 1e-12. Raises ValueError: non-finite input, a zero or negative pixel in the flat (no gain can be defined there), or a negative *smooth_sigma*.
• 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।
• raw_to_display_isp — py -3.11 examples/raw_to_display_isp.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)shadow_cast_2d · dither · raw_black_level · raw_dead_pixel_mask · raw_dead_pixel_correct · lens_shading_correct · raw_apply_gains · raw_demosaic_bilinear
isp)raw_black_level · raw_dead_pixel_mask · raw_dead_pixel_correct · lens_shading_correct · awb_gains · rgb_apply_gains · raw_apply_gains · raw_demosaic_bilinear
*Provenance: gfx2d.py — GFX2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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