layout_capture — OPTICS `scene` op

• Datenarten: table → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.layout_capture(layout: 'dict', exposure_ms: 'float' = 10.0, supersample: 'int' = 2, spectral_samples: 'int' = 1, apply_diffraction: 'bool' = True, apply_defocus: 'bool' = False, raw: 'bool' = False) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import optscene; optscene.layout_capture(layout: 'dict', exposure_ms: 'float' = 10.0, supersample: 'int' = 2, spectral_samples: 'int' = 1, apply_diffraction: 'bool' = True, apply_defocus: 'bool' = False, raw: 'bool' = False) -> 'dict'; aus dem Register: opsoptics.get("layout_capture"))

Verwendung

Nimmt genau so auf, wie es das Layout vorgibt (Spektrum → Beugung → Schärfentiefe → Sensor).

spectral_samples > 1 überlagert das Spektrum der Lichtquelle (breitbandige Quellen wie Halogen brauchen das; für LED genügen 1-3 Linien, für einen Laser 1). Mit raw=True wird auch die Strahldichte vor der Quantisierung zurückgegeben.

Rückgabewert dict: image (quantisiert) / radiance (bei raw) / depth_mm / part_mask / defect_mask / budget.

Familienweiter Eingabevertrag (fail-closed)

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

• Einheiten stecken im Argumentnamen — _mm / _um / _deg / _mrad. Eine Verwechslung von mm und µm stürzt nicht ab, sondern liefert eine plausibel aussehende falsche Antwort; der Name verhindert das. Aus der Größenordnung wird nie auf die Einheit geschlossen.

• Strings lösen ValueError aus — float('50') gelingt, sodass ein ungeparster Konfigurationswert als Länge durchrutschen würde (gemessen: thin_lens('50', '200') lieferte plausible 66,667 mm). bool wird als implizite Hochstufung True == 1 ebenfalls abgelehnt.

• complex / Masked Arrays lösen ValueError aus (nur reelle Slots; das stille Verwerfen des Imaginärteils bzw. Abstreifen der Maske wird abgelehnt). NaN/Inf löst bei jeder Eingabe ValueError aus.

• Division durch null und Verwandtes wird namentlich abgelehnt: Brennweite 0, Krümmungsradius 0, Brechzahl <= 0, undurchlässige Blende (alles 0, die Normierung wird 0/0), PSF mit Summe <= 0, Stokes-Vektor mit S0 = 0 und ein Objekt im vorderen Brennpunkt (Bild im Unendlichen).

• Nur zwei Operatoren liefern einen nicht-endlichen Wert, und beide halten das vertraglich fest: depth_of_field liefert jenseits der hyperfokalen Distanz far_mm = inf (genau das bedeutet die hyperfokale Distanz), und gaussian_beam liefert an der Taille wavefront_radius_mm = inf (der Krümmungsradius einer ebenen Wellenfront). Beide liefern zusätzlich einen endlichen Partner (far_is_infinite / curvature_per_mm). Jedes andere stille NaN/Inf wird intern erkannt und löst ValueError aus — "float64 ist übergelaufen" und "die Antwort ist unendlich" sind verschiedene Aussagen; die erste wird nie im Gewand der zweiten geliefert.

• Größenobergrenzen: erzeugte Gitter durch optics.MAX_GRID (4096), übergebene Felder/PSFs/Blenden durch optics.MAX_FIELD_ELEMENTS (2^24), ABCD-Elementketten durch optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS (1024), Zernike durch MAX_ZERNIKE_TERMS (512) / MAX_ZERNIKE_ORDER (40) / MAX_ZERNIKE_BASIS (2^25). Damit werden Pfade fail-closed geschlossen, in denen ein kleines Argument eine riesige interne Allokation auslöst (gemessen: n_max=40 × 4096² braucht 108 GB).

• Physikalisch unmögliche Zustände werden ebenfalls abgelehnt: Stokes-Vektor mit Polarisationsgrad > 1, negative Transmission, negative Intensität und ungültige Zernike-Indizes wie ungerades n-|m|.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie optics_imaging

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• dataset_conventions — Konventionen für Trainingsdatensätze — COCO / YOLO / VOC und Fallstricke in der Sichtprüfung

• mv_cameras — Hersteller von Industriekameras (Sensorzuordnung, Zeilenkamera / TDI)

• mv_illumination_practice — Beleuchtung in der Praxis — Wellenlänge, Polarisation, Ansteuerung, Fremdlicht, Sicherheit

• mv_image_sensors — Industrielle Bildsensoren (vorwiegend aktuelle Produkte)

• virtual_machine_vision — Virtuelle Bildverarbeitung — Parameter erfassen und Objektmodell

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)

• vision_layout_from_catalog — py -3.11 examples/vision_layout_from_catalog.py

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

abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd

Gleiche Kategorie (`scene`)

scene_material · scene_plane · scene_sphere · scene_box · scene_cylinder · surface_defect · surface_finish · random_defects

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

layout_capture — OPTICS scene op