imaging_sim op• Data kinds: table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.calibration_views(system, image_size=(1024, 1024), pixel_pitch_um=5.5, target=(9, 7, 5.0), poses=None, distance_mm=None, noise_px=0.0, seed=0, order=2) (implementation को सीधे call करना हो तो import lensimage; lensimage.calibration_views(system, image_size=(1024, 1024), pixel_pitch_um=5.5, target=(9, 7, 5.0), poses=None, distance_mm=None, noise_px=0.0, seed=0, order=2), registry से लेना हो तो opsoptics.get("calibration_views"))
designed lens से planar target के synthetic camera-calibration views (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
A chessboard-like grid of *target* = (cols, rows, pitch_mm) corner points on the plane z = 0 is placed at each of *poses* — (rx_deg, ry_deg, rz_deg, tx_mm, ty_mm, tz_mm) in the camera frame (camera at the origin looking along +z; default: five poses, frontal and ±20° about x and y, at *distance_mm* — default the distance at which the target spans 60 % of the sensor width) — projected by a pinhole of the prescription's EFL and then displaced by the lens's real radial distortion (the polynomial distortion_map fits from traced chief rays), and expressed as (row, col) pixels on an *image_size* sensor of *pixel_pitch_um*. Optional Gaussian corner-detection noise *noise_px* (deterministic for *seed*).
Returns object_points (N,2) mm on the target plane, image_points (a list of (N,2) (row, col) arrays — exactly what calib.camera_calibration consumes), K_true (fx = fy = EFL/pitch px, cx, cy at the sensor centre), the distortion polynomial, the poses, and per view the fraction of points that landed on the sensor. Views with fewer than four visible points, a target behind the camera, or an afocal prescription are ValueError.
The point of the op is the closed loop: feed the output to calib.camera_calibration and compare the recovered intrinsics with K_true — for a distortion-free lens (the paraboloid) Zhang's method returns the EFL to 1e-6, and the singlet's barrel distortion shows up as a focal-length bias and a non-zero reprojection RMS, so the calibration module is checked end to end against a lens whose truth is known, and a real chart can be judged against the same numbers.
optics के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• Unit argument के नाम में ही लिखी होती है — _mm / _um / _deg / _mrad। mm और µm की गड़बड़ी crash नहीं करती, बल्कि "सही दिखने वाला पर गलत उत्तर" देती है, इसलिए नाम से इसे रोका जाता है। मान के आकार से unit का अनुमान बिल्कुल नहीं लगाया जाता।
• String से ValueError — float('50') सफल हो जाता है, इसलिए बिना parse किया config value length के रूप में निकल जाता (मापा गया: thin_lens('50', '200') सही दिखने वाला 66.667 mm लौटा रहा था)। bool को भी True == 1 वाले implicit promotion के रूप में अस्वीकार किया जाता है।
• complex / masked array से ValueError (केवल real-valued slots; imaginary part को चुपचाप छोड़ना या mask हटाना अस्वीकार)। हर input पर NaN/Inf से ValueError।
• शून्य से भाग और उससे जुड़े मामलों को नाम लेकर अस्वीकार किया जाता है: focal length 0, radius of curvature 0, refractive index <= 0, पूरी तरह opaque aperture (सब 0, इसलिए normalisation 0/0), ऐसा PSF जिसका योग <= 0 हो, S0 = 0 वाला Stokes vector, और front focal point पर रखा object (image अनंत पर)।
• केवल 2 ops non-finite value लौटाते हैं, और वह भी contract के रूप में लिखा हुआ: depth_of_field hyperfocal distance से आगे far_mm = inf (hyperfocal distance की परिभाषा यही है) और gaussian_beam waist पर wavefront_radius_mm = inf (plane wavefront की radius of curvature)। दोनों साथ में एक finite साथी (far_is_infinite / curvature_per_mm) भी लौटाते हैं। इसके अलावा कोई भी चुपचाप आया NaN/Inf अंदर ही पकड़ा जाता है और ValueError देता है — "float64 overflow हुआ" और "उत्तर अनंत है" अलग-अलग दावे हैं, इसलिए पहले को दूसरे का चेहरा पहनाकर नहीं लौटाया जाता।
• Size की सीमा: generate होने वाले grid के लिए optics.MAX_GRID (4096), दिए गए field/PSF/aperture के लिए optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD element chain के लिए optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike के लिए MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25)। छोटे argument से बहुत बड़ा internal allocation होने वाले रास्तों (मापा गया: n_max=40 × 4096² पर 108 GB) को fail-closed ढंग से बंद किया गया है।
• भौतिक रूप से असंभव states भी अस्वीकार: degree of polarisation > 1 वाला Stokes vector, ऋणात्मक transmittance, ऋणात्मक intensity, और n-|m| odd जैसे अमान्य Zernike indices।
• mv_cables — Cables (standards, speed, power delivery, robot cables)
• mv_cameras — Industrial camera निर्माता (sensor mapping, line scan / TDI)
• mv_frame_grabbers — Frame grabber boards (optics नहीं, पर यही तय करते हैं कि capture हो भी सकता है या नहीं)
• mv_image_sensors — Industrial image sensors (मुख्यतः मौजूदा products)
• mv_standards — Camera interface standards और उनके पीछे की संस्थाएँ
• virtual_machine_vision — Virtual machine vision — parameters की सूची और एक object model
• 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।
• lens_calibration_loop_demo — py -3.11 examples/lens_calibration_loop_demo.py
table को input के रूप में लेते हैं)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
imaging_sim)psf_from_opd · distortion_map · render_through_lens · defect_dataset
*Provenance: lensimage.py — OPTICS 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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