pl_groove_visibility — GENERATIVE `pl` op

• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)

• 호출: 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'(구현을 직접 호출하려면 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', 원장에서 가져오려면 opsgenerative.get("pl_groove_visibility"))

사용법

홈 폭·확산 길이·잡음에서 그림자 홈과 싱크 홈의 대비와 CNR을 닫힌 형식으로 반환(table).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)

자세한 사용 가이드

• generative_art 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_si_wafer_pl_defect_visibility — py -3.11 examples/poc_si_wafer_pl_defect_visibility.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

perpetual_step · perpetual_render

같은 카테고리(`pl`)

pl_diffusion_psf · pl_image_simulate

*Provenance: pl.py — GENERATIVE 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

pl_groove_visibility — GENERATIVE pl op

사용법