fullseye

fit_zernike — 3D curvilinear op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.fit_zernike(disk_image, n_max=6, device='cpu', nr=48, nt=72) (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.fit_zernike(disk_image, n_max=6, device='cpu', nr=48, nt=72)、台帳から引くなら ops3d.get("fit_zernike"))
• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

円板画像 → Zernike 係数(光学/波面計測の極座標曲面近似)。返り値 {(n,m): coef}。

直交多項式で円板上の曲面(波面収差、レンズ形状)を少数係数に。tilt/defocus/astigmatism/ coma/spherical 等が特定の (n,m) に対応し、回転で m が混ざる(帯域=回転不変)。

honest 開示(2026-08-30 レビュー実測): 離散サンプリング(既定 nr=48, nt=72)では 理論上直交のモード間に最大 ~10% のクロストークが残る(例: 純 (2,0) defocus 入力で 係数回収 0.95、リーク先は (4,0))。支配モードの特定には十分だが、係数の定量比較が 要るときは nr/nt を上げる(誤差は解像度に対し単調減少)。

Raises ValueError: 入力が 2-D でない・2x2 未満・NaN/Inf/float32 桁あふれ。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• curvilinear_proj — py -3.11 examples_3d/curvilinear_proj.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

fuse_to_voxel · mesh_select_lod

同カテゴリ(curvilinear)

polar_unwrap · cylinder_unwrap

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Provenance: match3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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