sun op• Datenarten: image2d → keypoints
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sun_pixel_position(image, threshold=0.98, min_area=4) (die Implementierung direkt: import geocam; geocam.sun_pixel_position(image, threshold=0.98, min_area=4); aus dem Register: opsgeocam.get("sun_pixel_position"))
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画像の中の太陽(センサを飽和させる円盤)の重心 → keypoints (1, 2) = (u, v)。
前提は「太陽はセンサを飽和させ、雲や雪は飽和の手前で止まる」。値が `threshold`(絶対値、
画像は 0〜1)以上の画素を 8 近傍で連結し、最大の塊の輝度重心を返す。塊が `min_area` 未満、
または飽和画素が無ければ「太陽が写っていない」として ValueError(黙って雲の反射を返さない —— 太陽が
山に隠れた時刻の写真で、雲を太陽と読んで姿勢を汚さないための門)。**画像の最大値に対する比では
ない**(比にすると、太陽の無い写真で一番明るい雲が必ず「太陽」になる)。夜景の人工光源や
太陽の水面反射は飽和しうるので、その場面では使えない。塊は詰まった丸であること(充填率 ≥ 0.4、
縦横比 ≤ 2.5)—— 露出過多で空の帯が飽和した写真は細長い塊になり、拒否される。
Args:
image: (H, W) float、0〜1(範囲外は ValueError)。
threshold: 飽和とみなす絶対値(既定 0.98)。
min_area: 塊の最小画素数。
Returns:
keypoints (1, 2) float: (u, v)。
• Leitfaden zur Familie geocam
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_public_camera_heading — py -3.11 examples/poc_public_camera_heading.py
keypoints als Eingabe)camera_orientation_from_sun · camera_orientation_from_sun_candidates
sun)sun_position · camera_orientation_from_sun · sun_bloom_fit · camera_orientation_from_sun_candidates
*Provenance: geocam.py — GEOCAM Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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