GenSpark のレビュー(別ノート 3 本)を直したあと、同じ族が他に無いかを全 op で数えた。image / region 入力の 681 op に 7 種の退化入力 —— 空 (0,0)・1×1・2×2・1-D・inf・範囲外・RGB (H,W,3) —— を on_error="raise" で渡し、例外を「文に op 名か fullseye の語がある(clean)/ 無い(raw)」で分類した(走査 3 秒)。
| 入力 | ok | clean | raw / other | 内訳 |
|---|---|---|---|---|
| 空 (0,0) | 410 | 5 | 266 | 49 群: numpy の zero-size array to reduction(70)、OpenCV の assert(40)、skimage cannot be an empty array(31)、FFT data points (0)(11)、ZeroDivisionError(7)、'NoneType' object has no attribute 'astype'(4)… |
| 1×1 | 639 | 0 | 42 | kornia Padding size should be less than the corresponding input(9)、numpy Shape of array too small to calculate a numerical gradient(4)、skimage invalid entry in coordinates array(4)… |
| 2×2 | 658 | 0 | 23 | 同上 + index 4 is out of bounds for array with size 4 |
| 1-D | 0 | 681 | 0 | 既存の門 _check_input_sort が全部断る |
| inf | 657 | 5 | 19 | op 自身の日本語の拒否文(bridge / random_walker …)と numpy の range … is not finite |
| RGB (H,W,3) | 348 | 89 | 244 | docs/KNOWN_ISSUES.md #32-4(3-D を体積として通す設計、未着手) |
空のフレームは実務では「読めなかった」「ROI が画像の外」の下流症状で、どの op で出るかは偶然。その偶然ごとに 49 種類の文が出ていた。410 op は空や定数を黙って返す(「0 枚検査して全部 ok」の族)。
入力の門は 1-D(ndim)・dtype・値域を見ていて、サイズ 0 を見ていなかった。1-D が 681/681 で断られているのは門が在ったから、空が 266 通りなのは門が無かったから —— 同じ場所に立つ門が 1 本足りなかっただけ([[feedback_one_probe_input_is_not_coverage]]: 探針は 1×1 や 32×32 で、(0,0) を一度も渡していない)。極小画像の生エラーは、raise の約束が「op の本当の例外をそのまま」なので包み直せず、どの op が投げたかを足す手段が無かった(Python 3.11 の add_note を使っていなかった)。
api._check_input_empty を入力の門の先頭に —— ラスタ sort(image / region / volume / color)で size == 0 なら「op X: empty input (shape) — nothing to process. … check the step upstream (read_image / crop)」の 1 文。方針は他の入力検査と同じ(raise で止まり、fallback / warn で記録して sort の既定値)。feature / signal など空が正当でありうる sort には掛けない。api._annotate_raw —— raise の経路で op の中から出た例外に、型も文も変えず add_note で「op 名・入力の形・dtype・op ノートを見よ」を注記。文に op 名が既にある例外(clean)には足さない。3.10 では何もしない。engine.diagnose_stages(Studio / fullseye run --describe の validate)の「unknown operator」も api._explain_unregistered を通し、backend 不足なら不足 extra を言う。fullseye has の呼び出し例に配布物の CLI(fullseye apply)と Python 呼び出しを併記(checkout 専用の綴りだけだった)。残したもの(設計・未着手): RGB (H,W,3) を 2-D op が体積として通す件は KNOWN_ISSUES #32-4 のまま(3-D を意図して受ける op の一覧が要る)。極小画像の最小サイズは op ごとに違い(kornia は窓 ≥ 3 で 2×2 以上、numpy gradient は 2 以上、HOG は cell 単位)、注記で「どの op がどの形で」までは言えるが「必要な最小サイズ」は各 op の門の仕事として残す。