shape_from_polarization op• Datenarten: image2d × image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sfp_estimate_index(dolp, zenith_deg, model='specular', mask=None, n_bounds=(1.05, 3.0)) (die Implementierung direkt: import sfpolar; sfpolar.sfp_estimate_index(dolp, zenith_deg, model='specular', mask=None, n_bounds=(1.05, 3.0)); aus dem Register: opsoptics.get("sfp_estimate_index"))
Schätzt den Brechungsindex aus dem bei bekannten Zenitwinkeln beobachteten DoLP — Kleinste-Quadrate-Anpassung der Fresnel-Kurve, im spiegelnden Modell zusätzlich n = tan(theta_B) am DoLP-Maximum (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
*dolp* and *zenith_deg* are maps of the same shape (the zenith from a coarse geometry such as a sphere's silhouette, a CAD model or a coarse depth). The fit minimises sum (rho_model(theta; n) - dolp)^2 over *mask* with a coarse grid over *n_bounds* followed by a bounded scalar minimisation.
Returns a dict: refractive_index (the fit), rmse (DoLP units), n_pixels, model, and for the specular model brewster_index = tan of the zenith where DoLP is largest (with brewster_dolp, the DoLP there — far below 1 means the data never reached Brewster's angle and the number is a lower bound, not an estimate).
The DoLP maximum by itself says nothing about *n* (the specular maximum is exactly 1 for every index); the index is in where the maximum falls, which is why a zenith map is required.
Raises ValueError: shapes differ; DoLP outside [0, 1] or zenith outside [0, 90]; fewer than 3 pixels in the mask; bounds not 1 < lo < hi; unknown *model*.
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|.
• Leitfaden zur Familie optics_imaging
• 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.
• poc_shape_from_polarization — py -3.11 examples/poc_shape_from_polarization.py
table als Eingabe)abcd_matrix · wavefront_stats · sfr_from_edge · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd
shape_from_polarization)sfp_dolp_model · dolp_to_zenith · aolp_to_azimuth · sfp_render · sfp_normals · sfp_disambiguate · sfp_height
*Provenance: sfpolar.py — OPTICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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