scoop op• データ種: scalar × scalar × scalar → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.stream_synth(flux: 'float', radius: 'float', width: 'float', *, v0: 'float' = 0.3, s0: 'float' = 0.02, rows: 'int' = 192, cols: 'int' = 64, pitch: 'float' = 0.0005, dt: 'float' = 0.0015, n_frames: 'int' = 16, supersample: 'int' = 4, seed: 'int | None' = 0) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import scoop; scoop.stream_synth(flux: 'float', radius: 'float', width: 'float', *, v0: 'float' = 0.3, s0: 'float' = 0.02, rows: 'int' = 192, cols: 'int' = 64, pitch: 'float' = 0.0005, dt: 'float' = 0.0015, n_frames: 'int' = 16, supersample: 'int' = 4, seed: 'int | None' = 0) -> 'dict'、台帳から引くなら opsdrive.get("stream_synth"))
口から落ちる粉の流れ(横から見た薄い帯)の被覆率のコマ列を合成する。
粒は Poisson 過程(率 flux [個/s])で口を離れ、横位置は幅 width に一様、初速 v0 で自由落下 s = v₀ τ + ½ g τ²(口からの落下距離 s)。画像の行 0 は s = s0、1 画素 pitch。半径 radius の円板の和(副標本 supersample² の被覆率)。位置が独立なので被覆率は Boolean 模型に従う —— 合成器はその式を使わない(stream_areal_density の独立な被験者)。
返り: frames(n_frames 枚)、dt、pitch、s_rows(行中心の落下距離)、truth(flux、crossings(行中心の各高さを [0, n_frames·dt) に横切った実数の個数 / 時間 = 実現した流量)、v(行中心の自由落下の速さ)、radius_px)。Raises ValueError: 引数の範囲。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_powder_scoop_pour — py -3.11 examples/poc_powder_scoop_pour.py
table を入力に取れる)course_layout · course_occupancy · course_contains · world_build · world_camera · world_move · lidar_scan · rss_longitudinal_same
scoop)spoon_bowl_volume · scoop_synth_side · revolution_volume_side · two_view_volume · scoop_volume_read · scoop_count · scoop_image_limit · tilt_wedge_retained
*Provenance: scoop.py — DRIVE operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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