fullseye

coat_image — DRIVE polish op

• データ種: image2d × scalar → image2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.coat_image(depth_map, coat: 'float', optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray' (実装を直接呼ぶなら import polish; polish.coat_image(depth_map, coat: 'float', optical_depth: 'float' = 1.3862943611198906, bare: 'float' = 0.85, noise: 'float' = 0.0, seed: 'int' = 0) -> 'np.ndarray'、台帳から引くなら opsdrive.get("coat_image"))

使い方

除去の深さの地図 → 汚れ(膜)の残った板を真上から撮った画像 [0, 1]。残った厚さ t = clip(h0 − h, 0, h0)、明るさ I = bare · exp(−τ t/h0)(Beer–Lambert、τ = optical_depth は膜全体の光学的厚さ)+ 正規の雑音 noise。 Raises ValueError: 地図が 2-D でない・非有限、coat ≤ 0、τ ≤ 0、bare が (0, 1] の外、noise < 0。

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。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_polish_wipe_measure — py -3.11 examples/poc_polish_wipe_measure.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

flow_from_depth_motion · ttc_truth · ttc_from_flow · foe_from_flow · perlin2 · fbm_height · fbm_gradient · radial_periodogram

同カテゴリ(polish)

preston_pressure_kernel · preston_removal_map · preston_track_profile · wipe_band_width · raster_wipe_area · coat_thickness_from_image · wipe_coverage · band_width_profile

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Provenance: polish.py — DRIVE 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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