model op• 데이터 종류: 없음 → simmodel(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.simcal_model(chain=None, knobs=None, scene=None, nuisance=None, noise=None, conditions=None, stochastic=None, label='model') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import simcal; simcal.simcal_model(chain=None, knobs=None, scene=None, nuisance=None, noise=None, conditions=None, stochastic=None, label='model') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opssimcal.get("simcal_model"))
simmodel을 만든다: 인수가 단위·범위를 가진 노브인 op의 순방향 체인과 잡음 모델.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
chain — list of steps {"op": name, "args": {...}}; op is any registered fullseye op (e.g. "thin_film_reflectance") or a built-in stage ("stage:gain_offset", "stage:scale", "stage:radial_cos4", "stage:radial_poly", "stage:gaussian_blur", "stage:as_image", "stage:mc_sample"). Step 0 receives scene as its first argument (or nothing when scene is None), each later step the previous output.
knobs — list of dicts {"name", "step" (index or op name), "arg", "lo", "hi", "unit", "scale" ("linear" | "log"), "init", "prior" ((mean, sd) or None), "role" ("gain" | "offset" | None), "fixed" (value or None)}. A knob is bound to one argument of one step; init defaults to the middle of the range (geometric middle on a log scale).
conditions — optional list of {step: {arg: value}} (one output image per
condition: exposures, wavelengths, illumination angles). nuisance — names of knobs that are fitted but not of interest; label names the model in reports. noise / stochastic — see the module docstring.
The model is run once at the initial knobs and refused (ValueError) when a step is unknown, a knob names an argument its op does not take, two knobs bind the same argument, a range is empty or a log range is not positive, or the output is not a finite 2-D array. With no arguments: a demo model (chart -> cos^4 vignetting -> gain/offset, EMVA noise) with synthetic observations attached, ready for simcal_fit.
• sim_to_real_calibration 패밀리 가이드
• 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_pocket_interreflection — py -3.11 examples/poc_pocket_interreflection.py
• poc_simcal_thin_film — py -3.11 examples/poc_simcal_thin_film.py
• simcal_checks_tour — py -3.11 examples/simcal_checks_tour.py
• simcal_tour — py -3.11 examples/simcal_tour.py
simmodel 를 입력으로 받는 것)simcal_simulate · simcal_observe · simcal_screen · simcal_fit · simcal_validate
model)simcal_simulate · simcal_observe
*Provenance: simcal.py — SIMCAL 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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