abel_revolve — MATH `transform` op

• Datenarten: image2d → voxel

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.abel_revolve(slice_rows, dr: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import mathtransforms; mathtransforms.abel_revolve(slice_rows, dr: 'float' = 1.0) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsmath.get("abel_revolve"))

Verwendung

Rotiert einen Querschnitt f(z, r) ((H, R), r = 0, dr, …) um die Symmetrieachse zu einem 3-D-Volumen (H, 2R−1, 2R−1).

Kombiniert mit abel_inverse_image wird aus 1 Foto die 3-D-Verteilung eines achsensymmetrischen Objekts zurückgewonnen.

Gate: Summiert man das entstandene Volumen seitlich auf (Projektion), erhält man das ursprüngliche Projektionsbild zurück (Hin und zurück).

Familienweiter Eingabevertrag (fail-closed)

Jeder mathops-Operator prüft seine Eingabe vor der Berechnung (nichts rutscht stillschweigend durch):

• Komplexe Eingaben lösen ValueError aus — die Umwandlung nach float64 verwirft den Imaginärteil stillschweigend (numpy meldet nur eine ComplexWarning und liefert eine plausibel aussehende, falsche reelle Zahl). Schreiben Sie .real/.imag/abs() explizit oder nutzen Sie complexops.

• Masked Arrays mit maskierten Elementen lösen ValueError aus — die implizite Umwandlung, die die Maske abstreift und die Rohwerte darunter verwendet, wird abgelehnt. Geben Sie explizit an, ob gefüllt oder verworfen wird.

• NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus (mit Anzahl abgelehnt — es pflanzt sich durch das gesamte Ergebnis fort).

• Formen sind strikt: 1-D und 2-D werden nie implizit hochgestuft oder gebroadcastet (eine Matrix im Vektor-Slot oder ein Vektor im Matrix-Slot löst ValueError aus; reshapen Sie explizit).

• Größenobergrenze: Operatoren, die eine Matrix nehmen, sowie die stat_histogram-Bins lösen jenseits von mathops.MAX_ELEMENTS (2^26 ≈ 67 Mio. Elemente) ValueError aus.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie math_metrology

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• transforms_tour — py -3.11 examples/transforms_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `voxel` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`transform`)

abel_transform · abel_inverse · abel_inverse_image · hankel_transform · tf_poles_zeros · tf_freq_response · tf_impulse_response · tf_step_response

*Provenance: mathtransforms.py — MATH Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

abel_revolve — MATH transform op