geometric op• 데이터 종류: 없음 → table(인자만으로 정해지는 연산자 —— 이미지나 데이터 입력을 받지 않습니다)
• 호출: import optics; optics.thin_lens(focal_mm=50.0, object_mm=200.0)(또는 opsoptics.get("thin_lens"))
가우스 얇은 렌즈 결상: 상이 어디에 맺히고 얼마나 큰가.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Solves `1/f = 1/s_o + 1/s_i` in the real-is-positive convention:
*object_mm* (`s_o`) is the lens-to-object distance and must be positive;
the returned `image_mm (s_i`) is positive for a real image on the far
side of the lens and negative for a virtual image on the object side
(which is what a diverging lens, `focal_mm < 0`, always produces).
Returns a dict: `image_mm · magnification m = -s_i/s_o`
(*negative = inverted*, the normal case for a real image; `|m| < 1` is a
demagnified, i.e. machine-vision, geometry) · `object_mm` and
`focal_mm` echoed back so a table of results is self-describing ·
`working_distance_mm = s_o + s_i` for a real image, the
object-to-sensor span a machine builder actually has to fit.
Ground truth it reproduces exactly (verified in `tests/test_optics.py`):
`f = 50, s_o = 200 gives s_i = 200/3 = 66.6667 and m = -1/3`; at
`s_o = 2f the image is at 2f with m = -1` (the 1:1 conjugate);
the reciprocal identity `1/f - 1/s_o - 1/s_i` is 0 to machine precision
over the whole tested range.
Raises `ValueError: focal_mm == 0` (not a lens), non-positive or
non-finite *object_mm*, and — explicitly, instead of returning `inf` —
`object_mm == focal_mm`, where the object sits at the front focal point
and images at infinity (a collimator, not an imaging conjugate).
Paraxial and thin: no aberration, no principal-plane separation. HALCON has
no equivalent (its camera model starts after the lens, at the projection).
optics 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• 단위는 인자 이름에 넣습니다 — _mm / _um / _deg / _mrad. mm 와 µm 를 혼동하면 crash 가 아니라 「그럴듯하게 틀린 답」이 나오므로 이름으로 막습니다. 크기로 단위를 추측하는 처리는 일절 하지 않습니다.
• **문자열은 ValueError** —— float('50') 은 성공하므로 파싱되지 않은 설정값이 길이로 통과해 버립니다(실측: thin_lens('50', '200') 이 그럴듯한 66.667 mm 를 돌려주고 있었습니다). bool 도 True == 1 의 암묵 승격으로 보고 거부합니다.
• **complex / masked array 는 ValueError(실수 슬롯만. 허수부의 무언 절삭·마스크 벗기기를 거부).NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError**.
• 0 나눗셈과 그 친척들을 이름을 들어 거부: 초점거리 0, 곡률반경 0, 굴절률 <= 0, 불투명한 조리개(전부 0 이라 정규화가 0/0), 총합 <= 0 인 PSF, S0 = 0 인 스토크스 벡터, 물체가 앞쪽 초점에 있는 경우(상이 무한대).
• 비유한 값을 돌려주는 것은 2 개 연산자뿐이며, 둘 다 계약으로 명시: depth_of_field 의 과초점거리 너머 far_mm = inf(그것이 과초점거리의 정의)와 gaussian_beam 의 허리에서의 wavefront_radius_mm = inf(평면 파면의 곡률반경). 둘 다 유한한 짝(far_is_infinite / curvature_per_mm)을 함께 돌려줍니다. **그 밖의 무언 NaN/Inf 는 내부에서 검출해 ValueError** —— 「float64 가 넘쳤다」와 「답이 무한대다」는 다른 주장이므로, 후자의 얼굴로 전자를 돌려주지 않습니다.
• 크기 상한: 생성 격자는 optics.MAX_GRID(4096), 넘겨받은 필드/PSF/조리개는 optics.MAX_FIELD_ELEMENTS(2^24), ABCD 소자열은 optics.MAX_SYSTEM_ELEMENTS(1024), Zernike 는 MAX_ZERNIKE_TERMS(512)/ MAX_ZERNIKE_ORDER(40)/ MAX_ZERNIKE_BASIS(2^25). 작은 인자에서 거대한 내부 할당이 일어나는 경로(실측: n_max=40 × 4096² 로 108 GB)를 fail-closed 로 막습니다.
• 물리적으로 불가능한 상태도 거부: 편광도 > 1 인 스토크스 벡터, 음의 투과율, 음의 강도, n-|m| 이 홀수인 잘못된 Zernike 첨자 등.
• 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.
• lightfield_depth — py -3.11 examples/lightfield_depth.py
• optics_imaging — py -3.11 examples/optics_imaging.py
table 를 입력으로 받는 것)abcd_matrix · wavefront_stats · paraxial_trace · seidel_coefficients · spot_stats · tolerance_analysis · wavefront_from_opd · spot_diagram
geometric)abcd_matrix · abcd_trace · depth_of_field · relative_illumination
*Provenance: optics.py — OPTICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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