shape_from_polarization op• Data kinds: image2d × image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sfp_estimate_index(dolp, zenith_deg, model='specular', mask=None, n_bounds=(1.05, 3.0)) (implementation को सीधे call करना हो तो import sfpolar; sfpolar.sfp_estimate_index(dolp, zenith_deg, model='specular', mask=None, n_bounds=(1.05, 3.0)), registry से लेना हो तो opsoptics.get("sfp_estimate_index"))
ज्ञात zenith angles पर देखे गए DoLP से refractive index का अनुमान — Fresnel वक्र का least-squares fit, और specular में DoLP अधिकतम पर n = tan(theta_B) (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
*dolp* and *zenith_deg* are maps of the same shape (the zenith from a coarse geometry such as a sphere's silhouette, a CAD model or a coarse depth). The fit minimises sum (rho_model(theta; n) - dolp)^2 over *mask* with a coarse grid over *n_bounds* followed by a bounded scalar minimisation.
Returns a dict: refractive_index (the fit), rmse (DoLP units), n_pixels, model, and for the specular model brewster_index = tan of the zenith where DoLP is largest (with brewster_dolp, the DoLP there — far below 1 means the data never reached Brewster's angle and the number is a lower bound, not an estimate).
The DoLP maximum by itself says nothing about *n* (the specular maximum is exactly 1 for every index); the index is in where the maximum falls, which is why a zenith map is required.
Raises ValueError: shapes differ; DoLP outside [0, 1] or zenith outside [0, 90]; fewer than 3 pixels in the mask; bounds not 1 < lo < hi; unknown *model*.
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
table को input के रूप में लेते हैं)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
shape_from_polarization)sfp_dolp_model · dolp_to_zenith · aolp_to_azimuth · sfp_render · sfp_normals · sfp_disambiguate · 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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