curvilinear op• 数据种类:image2d → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_zernike(disk_image, n_max=6, device='cpu', nr=48, nt=72, center=None, radius=None)(要直接调用实现,import match3d; match3d.fit_zernike(disk_image, n_max=6, device='cpu', nr=48, nt=72, center=None, radius=None);从台账取用则 ops3d.get("fit_zernike"))
• GPU:该算子有 GPU 路径(device="cuda")
圆盘图像 → Zernike 系数(光学/波前计量的极坐标曲面拟合)。返回 {(n,m): coef}。
用正交多项式把圆盘上的曲面(波前像差、透镜形状)压缩为少数系数。tilt/defocus/astigmatism/ coma/spherical 等对应特定的 (n,m),旋转会使 m 混合(频带=旋转不变)。
瞳(单位圆盘 ρ=1)默认放在图像中心 ((H-1)/2, (W-1)/2),半径为 min(H, W)/2 - 1 像素。若图像的瞳与此不同,请用 center=(row, col) 和 radius(像素)传入 —— 若不传入, 半径的偏差会直接成为向低阶模式的泄漏(在 129×129 上以默认值读取瞳半径 (H-1)/2 的纯 defocus, 得到 (2,0)=0.984 / (0,0)=−0.015,传入 radius=(H-1)/2 则为 0.999999)。瞳的圆超出图像的 center / radius 会 ValueError。
honest 披露(2026-10-07 订正): 以前这里写的是"源于离散采样(nr=48, nt=72)的最大 ~10% 的串扰,提高 nr/nt 即可减少",但原因并不是分辨率。若瞳的半径、中心吻合且瞳外也有连续值的图像,以默认的 nr/nt 系数即可回到几乎为 1(129×129 上为 0.999999)。泄漏的实际原因是
(1) 上述瞳半径、中心的偏差(提高 nr/nt 也减少不了 1 个数量级),以及 (2) 在瞳外为 0 的图像中,
最外侧的环(ρ=1)落在边缘上,双线性插值把外侧的 0 吸了进来(examples/poc_zernike_aberrations.py 的实测)。
Raises ValueError: 输入不是 2-D、小于 2x2、NaN/Inf/float32 溢出、瞳超出图像。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• curvilinear_proj — py -3.11 examples_3d/curvilinear_proj.py
table 作为输入)fuse_to_voxel · mesh_select_lod
curvilinear)polar_unwrap · cylinder_unwrap
*Provenance: match3d.py — 3D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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