scoop op• 데이터 종류: scalar × scalar × scalar → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_synth(flux: 'float', radius: 'float', width: 'float', *, v0: 'float' = 0.3, s0: 'float' = 0.02, rows: 'int' = 192, cols: 'int' = 64, pitch: 'float' = 0.0005, dt: 'float' = 0.0015, n_frames: 'int' = 16, supersample: 'int' = 4, seed: 'int | None' = 0) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import scoop; scoop.stream_synth(flux: 'float', radius: 'float', width: 'float', *, v0: 'float' = 0.3, s0: 'float' = 0.02, rows: 'int' = 192, cols: 'int' = 64, pitch: 'float' = 0.0005, dt: 'float' = 0.0015, n_frames: 'int' = 16, supersample: 'int' = 4, seed: 'int | None' = 0) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsdrive.get("stream_synth"))
입구에서 떨어지는 분체 흐름(옆에서 본 얇은 띠)의 피복률 프레임 열을 합성합니다.
알갱이는 Poisson 과정(율 flux [개/s])으로 출구를 떠나며, 가로 위치는 폭 width 에 균일, 초속 v0 로 자유 낙하 s = v₀ τ + ½ g τ²(출구로부터의 낙하 거리 s). 영상의 행 0 은 s = s0, 1 화소는 pitch. 반지름 radius 인 원판의 합집합(부표본 supersample² 의 피복률). 위치가 독립이므로 피복률은 Boolean 모형을 따른다 —— 합성기는 그 식을 쓰지 않는다(stream_areal_density 의 독립된 피험자).
반환: frames(n_frames 장), dt, pitch, s_rows(행 중심의 낙하 거리), truth(flux, crossings(행 중심의 각 높이를 [0, n_frames·dt) 동안 가로지른 실제 개수 / 시간 = 실현된 유량), v(행 중심의자유 낙하 속도), radius_px). Raises ValueError: 인수의 범위.
• 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_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.py
table 를 입력으로 받는 것)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
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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