imaging op• Data kinds: table → pairs
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.sfr_from_edge(esf, window, *, correction, ends=1.0, apodize='none') (implementation को सीधे call करना हो तो import edgesfr; edgesfr.sfr_from_edge(esf, window, *, correction, ends=1.0, apodize='none'), registry से लेना हो तो opsoptics.get("sfr_from_edge"))
ESF से SFR (edge से मापा गया MTF) निकालता है।
*esf*, edge_spread का return value (एक dict) है या 1 px step वाला 1-D array (oversample = 1 माना जाता है)। edge केंद्र (absolute difference का maximum) के आसपास ±*window* px काटें, दोनों सिरों पर *ends* px के means को black/white references मानकर normalize करें, LSF पाने के लिए forward difference लें, और उसके Fourier transform के absolute value को DC से भाग दें।
*window* (आवश्यक, px): काटने की half-width। ★Stray light (tails) window के बाहर रहता है, इसलिए window जितनी संकरी, SFR उसे उतना कम दिखाता है। *correction* (आवश्यक): sampling से बने sinc को वापस हटाना।
"none" — कोई correction नहीं (discrete PSF से blur हुए discrete step की image के लिए forward difference स्वयं discrete LSF है, और यह सही है)।
"derivative" — continuous edge से points पर sample किए ESF का forward difference, LSF को चौड़ाई Δ के box से औसत करता है, इसलिए sinc(fΔ) से भाग दें।
"derivative+bin" — edge_spread का bin mean (चौड़ाई Δ) 1 और box है, इसलिए sinc(fΔ)² से भाग दें।
*apodize*: "none" या "hamming" (ISO 12233:2017 का LSF window)।
(n, 2) जोड़े लौटाता है: column 0 = frequency [cyc/px] (edge के लंबवत), column 1 = SFR। 0 से min(1.0, 0.5/Δ) cyc/px (bin step Δ के Nyquist तक, पर pixel Nyquist के 2 गुना = 1 cyc/px पर काट दिया जाता है; उससे आगे sinc correction बेकाबू हो जाता है)।
Raises ValueError: esf खाली या NaN / window धनात्मक finite नहीं या ESF से लंबी / ends ≥ window / correction या apodize सूची में नहीं / black और white references बराबर (कोई edge नहीं)।
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।
• measurement_uncertainty — Measurement uncertainty और calibration — 'हम माप रहे हैं' कहने के लिए क्या चाहिए
• mv_cameras — Industrial camera निर्माता (sensor mapping, line scan / TDI)
• virtual_machine_vision — Virtual machine vision — parameters की सूची और एक object model
• 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_veiling_glare — py -3.11 examples/poc_veiling_glare.py
pairs को input के रूप में लेते हैं)imaging)psf_to_mtf · mtf_diffraction · wavefront_stats · edge_spread · mtf50 · veiling_glare_index
*Provenance: edgesfr.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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