imaging op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.edge_spread(img, roi, *, oversample=4, orientation='auto') (die Implementierung direkt: import edgesfr; edgesfr.edge_spread(img, roi, *, oversample=4, orientation='auto'); aus dem Register: opsoptics.get("edge_spread"))
Erzeugt aus der ROI einer schrägen Kante (ISO 12233) eine ESF, die feiner als ein Pixel aufgelöst ist.
Ablauf: das ROI so ausrichten, dass "die Kante die Zeilen kreuzt" (orientation="auto" entscheidet nach dem Betrag der Gradienten in Spalten- und Zeilenrichtung, "vertical" = die Kante verläuft senkrecht / "horizontal" = waagerecht) → je Zeile die Kantenposition über den Schwerpunkt der 1. Differenz bestimmen → die Positionen per Gerade gegen die Zeilennummer anpassen (kleinste Quadrate) → für jedes Pixelzentrum den senkrechten Abstand d zur Kante bestimmen, in Bins der Breite 1/oversample px einsortieren und mitteln.
Rückgabewert {"x": Abstand der Bin-Mitte [px] (senkrecht zur Kante), "esf": Bin-Mittelwert, "count": Pixel je Bin, "angle_deg": Neigung der Kante (relativ zu den Zeilen, vorzeichenbehaftet), "oversample", "orientation": verwendete Ausrichtung, "edge_x0": Kantenposition in Zeile 0 des ROI [px]}.
★Ist die Neigung zu klein (die Pixelphasen füllen die Bins nicht), entstehen leere Bins —— keine stillschweigende Interpolation, sondern ValueError. Deshalb verlangt ISO 12233 eine Neigung von etwa 2–10°. Übersteigt die Neigung 45°, ist orientation vertauscht.
Raises ValueError: Bild nicht 2-D reell / NaN, inf / roi außerhalb des Bildes, leer oder kleiner als 4 Zeilen × 8 Spalten / oversample keine ganze Zahl 1–16 / keine Kante (Änderung der Differenz) in einer Zeile / Neigung von 45° oder mehr / leerer Bin aufgetreten.
Jeder optics-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):
• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.
• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.
• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.
• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).
• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.
• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).
• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• measurement_uncertainty — Messunsicherheit und Kalibrierung — was nötig ist, um zu behaupten, dass man misst
• mv_cameras — Hersteller von Industriekameras (Sensorzuordnung, Zeilenkamera / TDI)
• virtual_machine_vision — Virtuelle Bildverarbeitung — Parameter erfassen und Objektmodell
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
table als Eingabe)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
imaging)psf_to_mtf · mtf_diffraction · wavefront_stats · sfr_from_edge · mtf50 · veiling_glare_index
*Provenance: edgesfr.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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