shape_from_polarization op• Data kinds: table → normalmap
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sfp_disambiguate(candidates, prior='convex', mask=None, center=None, prior_normals=None, coarse_depth=None, brewster_tol=0.02, invalid='raise') (implementation को सीधे call करना हो तो import sfpolar; sfpolar.sfp_disambiguate(candidates, prior='convex', mask=None, center=None, prior_normals=None, coarse_depth=None, brewster_tol=0.02, invalid='raise'), registry से लेना हो तो opsoptics.get("sfp_disambiguate"))
बताए गए prior से sfp_normals के उम्मीदवारों में से हर pixel के लिए एक normal चुनना — convexity और Brewster ridge segmentation, या मोटा depth/normal map (normalmap)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
prior="convex" (an object bulging toward the camera, such as a dome, a lens or a cap): the azimuth is the candidate pointing away from *center* (default: the centroid of *mask*). For the specular model the two zenith branches are separated by the Brewster ridge — the pixels whose DoLP is within *brewster_tol* of 1: the connected region of the mask that contains *center* (minus the ridge) takes the branch below Brewster's angle, the rest of the mask the branch above. Inside the ridge band the branch is read from the radial slope of the DoLP (a convex surface tilts more toward its rim, so the DoLP rises outward below Brewster's angle and falls outward above it). If the object never reaches Brewster's angle there is no ridge and every pixel stays on the low branch, which is right for a shallow dome. If noise breaks the ridge, the outside leaks in and takes the low branch — measured in the tests, not hidden.
prior="normals" / prior="depth": per pixel, the candidate closest in angle to *prior_normals* (H, W, 3) — or to the normals of *coarse_depth* (H, W) (height toward the camera, pixel units, photometric.surface_normals). This resolves both ambiguities at once, and a coarse depth needs to be right only to within the angular distance between candidates.
Pixels outside *mask* (default candidates["valid"]) are set to (0, 0, 1) (flat background, the convention of photometric.integrate_normals). Invalid pixels inside the mask (valid is False: dark, physically impossible, or out of the model's
reach): invalid="raise" refuses (fail-closed), "exclude" drops them to the background.
Returns an (H, W, 3) float64 unit normal map (the normalmap sort).
Raises ValueError: *candidates* not an sfp_normals result; unknown *prior* / *invalid*; a prior's array missing or of the wrong shape; an empty mask; invalid pixels inside the mask with invalid="raise".
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।
• 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।
• poc_shape_from_polarization — py -3.11 examples/poc_shape_from_polarization.py
normalmap को input के रूप में लेते हैं)grating_rgb · thin_film_rgb · ward_anisotropic · micro_normals · blast_normals · finish_shade · oren_nayar · clearcoat_shade
shape_from_polarization)sfp_dolp_model · dolp_to_zenith · aolp_to_azimuth · sfp_render · sfp_normals · sfp_estimate_index · sfp_height
*Provenance: sfpolar.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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