scene op• 数据种类:rgbimage × image2d × table → rgbimage
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.defocus_blur(image, depth_mm, camera, f_number: 'float' = 5.6, focus_mm: 'float' = None, layers: 'int' = 7) -> 'np.ndarray'(要直接调用实现,import optscene; optscene.defocus_blur(image, depth_mm, camera, f_number: 'float' = 5.6, focus_mm: 'float' = None, layers: 'int' = 7) -> 'np.ndarray';从台账取用则 opsoptics.get("defocus_blur"))
依据深度真值施加景深模糊(理想针孔像 → 实际镜头的像)。
名称与 optics.depth_of_field 容易混淆，所以分开了：那边返回景深的 数值，这边是给图像加上模糊(2026-09-05 在台账中发生同名冲突才发现。同名 op 会被后注册的静默覆盖，所以用名称区分)。
弥散圆直径为几何光学的闭式 c = (f² / (N (z_f − f))) · |z − z_f| / z(f = 焦距，N = F 值，z_f = 对焦距离)。换算为像素后，对按深度归并的各层施加高斯模糊，再从前方的层开始合成。
没有它，就会漏掉“在视场内但实机上无法对焦”的配置 ―― 虚拟化的目的不是做图，而是事先知道在该光学配置下检测是否成立，所以景深不能省略。
省略 focus_mm 则对准 camera 的工作距离。返回值与输入同形。
optics 的每个算子都先校验输入再计算(不让任何东西无声通过):
• 单位写进参数名 —— _mm / _um / _deg / _mrad。把 mm 和 µm 弄混不会崩溃,而是给出「看着合理却是错的答案」,所以用命名来防。这里绝不从数值大小去猜单位。
• 字符串一律 ValueError —— float('50') 会成功,于是未解析的配置值会被当成长度混进来(实测:thin_lens('50', '200') 曾返回看着合理的 66.667 mm)。bool 也按 True == 1 的隐式提升拒绝。
• complex / masked array 一律 ValueError(仅接受实数槽位;拒绝无声丢弃虚部或剥掉掩码)。所有输入中的 NaN/Inf 一律 ValueError。
• 逐项点名拒绝除零及其近亲:焦距 0、曲率半径 0、折射率 <= 0、全不透明光阑(全为 0,归一化变成 0/0)、总和 <= 0 的 PSF、S0 = 0 的 Stokes 矢量、物体位于前焦点(像在无穷远)。
• 只有两个算子会返回非有限值,而且都写进了契约:depth_of_field 在超焦距以外返回 far_mm = inf(这正是超焦距的定义),gaussian_beam 在束腰处返回 wavefront_radius_mm = inf(平面波前的曲率半径)。两者都同时返回一个有限的搭档(far_is_infinite / curvature_per_mm)。除此之外的无声 NaN/Inf 都在内部检出并 ValueError ——「float64 溢出了」和「答案是无穷大」是两种不同的主张,不能拿后者的脸去交付前者。
• 尺寸上限:生成网格受 optics.MAX_GRID(4096)限制,传入的场/PSF/光阑受 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24),ABCD 元件序列受 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024),Zernike 受 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25)。以 fail-closed 堵住「小参数引发巨大内部分配」的路径(实测:n_max=40 × 4096² 需要 108 GB)。
• 物理上不可能的状态同样拒绝:偏振度 > 1 的 Stokes 矢量、负透过率、负强度、n-|m| 为奇数等非法 Zernike 指标。
• dataset_conventions — 训练数据集规范知识 —— COCO / YOLO / VOC 及外观检测中的陷阱
• mv_cameras — 工业相机厂商(与传感器的对应、线扫描 / TDI)
• mv_illumination_practice — 照明实务知识 —— 波长、偏振、点亮方式、外部光、安全
• mv_image_sensors — 工业图像传感器(以现行产品为主)
• virtual_machine_vision — 虚拟机器视觉 —— 梳理参数与对象模型
• 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。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_focus_stacking — py -3.11 examples/poc_focus_stacking.py
• virtual_machine_vision — py -3.11 examples/virtual_machine_vision.py
rgbimage 作为输入)clearcoat_shade · wetness · diffraction_blur · sensor_capture
scene)scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_defect · surface_finish · random_defects
*Provenance: optscene.py — OPTICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.