sensorchar op• Data kinds: signal × signal → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.emva_photon_transfer(mu_y, var_y, mu_y_dark, var_y_dark, mu_y_sat) (implementation को सीधे call करना हो तो import sensorchar; sensorchar.emva_photon_transfer(mu_y, var_y, mu_y_dark, var_y_dark, mu_y_sat), registry से लेना हो तो opsoptics.get("emva_photon_transfer"))
photon transfer curve से system gain K और dark noise σ_d निकालता है (समीकरण 50, 53, 54)।
*mu_y*, *var_y*: हर exposure step का mean और temporal variance (emva_pair_statistics के mu और var_temporal)। *mu_y_dark*, *var_y_dark*: dark images के लिए वही मात्राएँ। *mu_y_sat*: saturation पर mean (उस exposure पर मापा गया जहाँ 0.1–0.2 % pixels अधिकतम मान तक पहुँचते हैं)।
K, μ_y − μ_y.dark के सापेक्ष σ²_y − σ²_y.dark पर fit की गई सीधी रेखा (intercept सहित) का slope है। उपयोग किए points: saturation का 0–70 % (eq. 50 के ठीक बाद)। σ_d = √(σ²_y.dark − 1/12)/K (eq. 53)। ★σ²_y.dark < 0.24 DN² से नीचे quantization noise हावी होता है और अनुमान नहीं लगाया जा सकता, इसलिए sigma_d None है और sigma_d_upper = 0.40/K (eq. 54) लौटाया जाता है।
{"K", "offset", "sigma_d", "sigma_d_upper", "sigma_d_valid", "n_points", "residual_rms", "used"} लौटाता है (used हर point का boolean है: fit में उपयोग हुआ या नहीं)।
Raises ValueError: लंबाइयाँ अलग / 0–70 % में 3 से कम points / slope धनात्मक नहीं / var_y_dark ऋणात्मक।
optics के सभी ops गणना से पहले input की जाँच करते हैं (कुछ भी चुपचाप पास नहीं होता):
• Unit argument के नाम में ही लिखी होती है — _mm / _um / _deg / _mrad। mm और µm की गड़बड़ी crash नहीं करती, बल्कि "सही दिखने वाला पर गलत उत्तर" देती है, इसलिए नाम से इसे रोका जाता है। मान के आकार से unit का अनुमान बिल्कुल नहीं लगाया जाता।
• String से ValueError — float('50') सफल हो जाता है, इसलिए बिना parse किया config value length के रूप में निकल जाता (मापा गया: thin_lens('50', '200') सही दिखने वाला 66.667 mm लौटा रहा था)। bool को भी True == 1 वाले implicit promotion के रूप में अस्वीकार किया जाता है।
• complex / masked array से ValueError (केवल real-valued slots; imaginary part को चुपचाप छोड़ना या mask हटाना अस्वीकार)। हर input पर NaN/Inf से ValueError।
• शून्य से भाग और उससे जुड़े मामलों को नाम लेकर अस्वीकार किया जाता है: focal length 0, radius of curvature 0, refractive index <= 0, पूरी तरह opaque aperture (सब 0, इसलिए normalisation 0/0), ऐसा PSF जिसका योग <= 0 हो, S0 = 0 वाला Stokes vector, और front focal point पर रखा object (image अनंत पर)।
• केवल 2 ops non-finite value लौटाते हैं, और वह भी contract के रूप में लिखा हुआ: depth_of_field hyperfocal distance से आगे far_mm = inf (hyperfocal distance की परिभाषा यही है) और gaussian_beam waist पर wavefront_radius_mm = inf (plane wavefront की radius of curvature)। दोनों साथ में एक finite साथी (far_is_infinite / curvature_per_mm) भी लौटाते हैं। इसके अलावा कोई भी चुपचाप आया NaN/Inf अंदर ही पकड़ा जाता है और ValueError देता है — "float64 overflow हुआ" और "उत्तर अनंत है" अलग-अलग दावे हैं, इसलिए पहले को दूसरे का चेहरा पहनाकर नहीं लौटाया जाता।
• Size की सीमा: generate होने वाले grid के लिए optics.MAX_GRID (4096), दिए गए field/PSF/aperture के लिए optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD element chain के लिए optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike के लिए MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25)। छोटे argument से बहुत बड़ा internal allocation होने वाले रास्तों (मापा गया: n_max=40 × 4096² पर 108 GB) को fail-closed ढंग से बंद किया गया है।
• भौतिक रूप से असंभव states भी अस्वीकार: degree of polarisation > 1 वाला Stokes vector, ऋणात्मक transmittance, ऋणात्मक intensity, और n-|m| odd जैसे अमान्य Zernike indices।
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_emva1288_sensor — py -3.11 examples/poc_emva1288_sensor.py
table को input के रूप में लेते हैं)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
sensorchar)emva_pair_statistics · emva_quantum_efficiency · emva_linearity_error · emva_snr_curve · emva_sensitivity_threshold · emva_dynamic_range · emva_dark_current · emva_spatial_nonuniformity
*Provenance: sensorchar.py — OPTICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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