scoop op• 데이터 종류: image2d × scalar → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import scoop; scoop.stream_areal_density(coverage, radius_px: 'float', *, c_max: 'float' = 0.95, mode: 'str' = 'raise') -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stream_areal_density"))
피복률로부터 Boolean 모형을 역으로 풀어 입자 중심의 면밀도 [개 / px²]를 구합니다: n = −ln(1 − c) / (π r²).
독립적으로 놓인 반지름 r 인 원판들의 합집합의 피복률은 c = 1 − exp(−n π r²)(겹침을 빠뜨려 세지 않는다). 소박한 c / (π r²) 는 c = 0.8 에서 2 배 가까이 적게 센다(PoC 의 게이트). c 가 1 에 가까우면 역은 발산한다(두꺼운 흐름은 너머가보이지 않는다): mode="raise" 는 c ≥ c_max 인 화소가 있으면 ValueError, "clip" 은 c_max 로 자른다(하한의 추정이된다). 알갱이 위치가 독립이 아닌 조밀한 흐름(출구 근처, 알갱이가 접해 있음)에서는 모형이 빗나간다 —— 한계. Raises ValueError: 피복률이 아님 / 포화(mode="raise") / 철자 오류.
• 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.
• gallery_drive_soil_tactile — py -3.11 examples/gallery_drive_soil_tactile.py
image2d 를 입력으로 받는 것)flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram
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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