pl_groove_visibility — GENERATIVE pl op

• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.pl_groove_visibility(width_px: 'float' = 3.0, diffusion_length_px: 'float' = 8.0, *, sink_velocity: 'float' = 0.0, noise_rel: 'float' = 0.01, cnr_min: 'float' = 1.0) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import pl; pl.pl_groove_visibility(width_px: 'float' = 3.0, diffusion_length_px: 'float' = 8.0, *, sink_velocity: 'float' = 0.0, noise_rel: 'float' = 0.01, cnr_min: 'float' = 1.0) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("pl_groove_visibility"))

उपयोग

groove की चौड़ाई, diffusion length और noise से shadow groove और sink groove का contrast और CNR closed form में (table)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

Parameters

width_px : float

溝の幅 w[px]。

diffusion_length_px : float

拡散長 L[px]。

sink_velocity : float

沈みの溝の再結合速度 s = S·px/D(無次元、1 画素あたり)。0 なら沈みの項は 0。

noise_rel : float

像の雑音 σ(地 1 に対する相対値)。CNR = コントラスト / σ。

cnr_min : float

「見える」とする CNR の下限(既定 1 = 雑音と同じ深さ)。

Returns

dict

contrast_shadow(連続 1 − e^{−w/2L})/ contrast_shadow_grid(w が奇数の

整数なら格子の厳密値、そうでなければ None)/ contrast_sink(sL/(sL+2))/

fwhm_shadow_px / fwhm_sink_px(2L·ln2)/ cnr_shadow / cnr_sink /

visible_shadow / visible_sink / L_star_shadow_px(この L より長いと

影は CNR < cnr_min で消える)/ L_star_sink_px(この L より短いと沈みは

消える。sink_velocity = 0 か cnr_min·noise_rel ≥ 1 なら境界が無いので

None = どの L でも見えない)/ deficit_shadow_px(影の欠け量の積分 = w、

L によらない)。

Notes

影は w ≪ L で ≈ w/2L と消え、沈みは L と共に深く広くなる。欠陥の種類で向きが逆なので、「拡散長が長いほど欠陥が隠れる」は影にだけ当てはまる。

Examples

>>> t = pl_groove_visibility(2.0, 20.0, sink_velocity=0.5, noise_rel=0.02)

>>> round(t["contrast_shadow"], 4)

0.0488

>>> round(t["contrast_sink"], 4)

0.8333

>>> t["visible_shadow"], t["visible_sink"]

(True, True)

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_si_wafer_pl_defect_visibility — py -3.11 examples/poc_si_wafer_pl_defect_visibility.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

perpetual_step · perpetual_render

इसी category के (pl)

pl_diffusion_psf · pl_image_simulate

*Provenance: pl.py — GENERATIVE 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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