dichromatic op• 데이터 종류: rgbimage → image2d
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.specular_coefficient_map(image_rgb, illuminant_rgb=(1.0, 1.0, 1.0), body_rgb=None, max_rank_ratio=0.1, max_negative_frac=0.02)(구현을 직접 호출하려면 import specularity; specularity.specular_coefficient_map(image_rgb, illuminant_rgb=(1.0, 1.0, 1.0), body_rgb=None, max_rank_ratio=0.1, max_negative_frac=0.02), 원장에서 가져오려면 opsspecular.get("specular_coefficient_map"))
이색성 모델의 스칼라 계면(정반사) 계수. → (H, W).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
The same decomposition as specular_diffuse_split, returning the scalar m_s(x) instead of the coloured image m_s(x) * G. That scalar is what an inspection routine thresholds: it is the amount of light the surface reflected *as a mirror does*, in the units of the input radiance, and it is zero wherever the surface behaved as a Lambertian body.
specular_coefficient_map(...) * illuminant_unit equals the second return value of specular_diffuse_split exactly, by construction — the two operators share one core.
Arguments, guards and honest limits are identical to specular_diffuse_split — including the fact that the two guards bound gross violations only.
Raises ValueError: exactly the same conditions as specular_diffuse_split (invalid image, invalid illuminant, identically zero image, body colour parallel to the illuminant, either guard firing, fewer than 3 pixels on the uniform-body route, invalid *body_rgb*).
• specular_photometric 패밀리 가이드
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• specular_photometric — py -3.11 examples/specular_photometric.py
image2d 를 입력으로 받는 것)dichromatic)specular_diffuse_split · specular_free_transform · illuminant_from_dichromatic_planes
*Provenance: specularity.py — SPECULAR 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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