scene op• 데이터 종류: rgbimage × image2d × table → rgbimage
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.defocus_blur(image, depth_mm, camera, f_number: 'float' = 5.6, focus_mm: 'float' = None, layers: 'int' = 7) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import optscene; optscene.defocus_blur(image, depth_mm, camera, f_number: 'float' = 5.6, focus_mm: 'float' = None, layers: 'int' = 7) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsoptics.get("defocus_blur"))
깊이 정답으로부터 피사계 심도 흐림을 입힙니다(이상적 핀홀 상 → 실제 렌즈의 상).
이름이 optics.depth_of_field와 헷갈리기 쉬워 나누어 두었다: 그쪽은 피사계 심도의 수치를 반환하고, 이쪽은 이미지에 흐림을 건다(2026-09-05에 대장에서 동명 충돌을일으켜 발각. 동명 op는 나중에 등록된 쪽이 조용히 덮어쓰므로, 이름으로 구별한다).
착란원의 지름은 기하 광학의 닫힌 식 c = (f² / (N (z_f − f))) · |z − z_f| / z(f = 초점 거리, N = F값, z_f = 합초 거리). 화소 수로 고쳐, 깊이로 묶은 층마다 가우스 흐림을 걸고, 앞쪽 층부터 합성한다.
이것이 없으면 "시야에는 들어오는데 실기에서는 초점이 맞지 않는" 구성을 놓친다 ―― 가상화의 목적은 그림을 만드는 것이 아니라 그 광학 구성으로 검사가 성립하는가를먼저 아는 것이므로, 피사계 심도는 생략할 수 없다.
focus_mm을 생략하면 camera의 작동 거리에 맞춘다. 반환값은 입력과 같은 형태.
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• 문자열은 ValueError —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError.
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. 그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• dataset_conventions — 학습 데이터셋 규약 지식 — COCO / YOLO / VOC와 외관 검사의 함정
• mv_cameras — 산업용 카메라 제조사(센서와의 대응·라인 스캔 / TDI)
• mv_illumination_practice — 조명 실무 지식 — 파장·편광·점등 방식·외광·안전
• mv_image_sensors — 산업용 이미지 센서(현행 제품 중심)
• virtual_machine_vision — 가상 머신 비전 — 파라미터 도출과 객체 모형
• 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_focus_stacking — py -3.11 examples/poc_focus_stacking.py
• virtual_machine_vision — py -3.11 examples/virtual_machine_vision.py
rgbimage 를 입력으로 받는 것)clearcoat_shade · wetness · diffraction_blur · sensor_capture
scene)scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_defect · surface_finish · random_defects
*Provenance: optscene.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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