model op• 데이터 종류: simmodel × images → simmodel
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.simcal_observe(model=None, images=None, roi=None, align=False, exposure=None, max_shift=8, split='train') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import simcal; simcal.simcal_observe(model=None, images=None, roi=None, align=False, exposure=None, max_shift=8, split='train') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opssimcal.get("simcal_observe"))
실측 영상을 simmodel에 붙인다: 정합·관심 영역·노출 정규화.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
images — one 2-D array per condition (shape = what the model outputs). align=True registers each image to the simulation at the initial knobs by phase correlation (filters_freq.phase_correlation_fft, integer pixels), shifts it back and masks the wrapped border; a shift larger than max_shift is refused. roi = boolean mask or (row0, row1, col0, col1). exposure = a factor per image to divide by (the noise variance is divided by its square) — refused when the model has a free gain knob: the two scale the same signal. split labels the data train / holdout / locked (the TRAIN / OBSERVED / LOCKED discipline of robust.py). Returns a new simmodel with observed filled (the input is not modified), including data_range.
• sim_to_real_calibration 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.
• poc_pocket_interreflection — py -3.11 examples/poc_pocket_interreflection.py
• poc_simcal_thin_film — py -3.11 examples/poc_simcal_thin_film.py
• simcal_checks_tour — py -3.11 examples/simcal_checks_tour.py
• simcal_tour — py -3.11 examples/simcal_tour.py
simmodel 를 입력으로 받는 것)simcal_simulate · simcal_screen · simcal_fit · simcal_validate
model)simcal_model · simcal_simulate
*Provenance: simcal.py — SIMCAL 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.