Lambertian 前提が壊れる場所の道具箱です。photometric は自分の docstring でこう書いています — 線形最小二乗が厳密なのは「Lambertian + 既知光源 + 影なし」のときだけで、影とスペキュラは線形性を破るから頑健版が別途要る、と。本族はその「別途」であり、加えて形状復元にかける前にハイライトそのものを取り除く 2 つの経路(色・偏光)を第一級の op にしたものです。金属・塗装・樹脂といった光る面の外観検査は、ここが無いと最初の一歩で崩れます。13 op / 4 カテゴリ(numpy のみ、台帳は opsspecular.py、実体は specularity.py):
specular_diffuse_split / specular_coefficient_map / specular_free_transform / illuminant_from_dichromatic_planes: 二色性反射モデル(誘電体の放射輝度は「面の色を持つ body 項」と「光源の色を持つ interface 項」の和)。鏡面成分は光源色方向の1 次元部分空間に載るので、除去は最適化ではなく射影です。分離した拡散像、閾値にかけるスカラの鏡面係数、ローブ形状を知らずに済ませる鏡面不変部分空間、そして光源色そのものを画像から求める null 空間計算。brdf_blinn_phong / brdf_microfacet / dichromatic_render: 順方向モデル。既知のハイライトを描いて、分離して、入れた値と突き合わせる — ループが閉じます。ローブ形状を 2 種類用意したのは意図的で、分離器がローブの形に依存していないことは片方だけでは示せません。photometric_stereo_robust / photometric_residual: Woodham の 3 灯解を、Fischler-Bolles の最大合意と Rousseeuw の最小メディアン二乗で包んだもの。3 灯部分集合の列挙は網羅的かつ決定的なので、2 回走らせればビット単位で同じ答えが返ります。残差マップは「頑健版に手を出す前に、そもそも必要かどうか」を答える診断です。polarization_render / polarization_separate / polarization_dolp_map / polarization_stokes: 検光子を回した掃引は、無偏光成分と直線偏光成分へ閉形式で割れます。最後の 1 つは Stokes ベクトルを optics.stokes_analyze へそのまま手渡します。データ種は既存語彙の再利用が基本です: image2d(鏡面係数・残差・偏光度などのスカラ地図。閾値処理や形態素へそのまま流せる)、images(光源を切り替えた N 枚)、normalmap(photometric と同じ規約の法線場。+z がカメラ向き)、vector((3,) の光源色)、labels((H,W) の材質地図 — 既存のセグメンテーション出力がそのまま入口になる)、stokes(既存の偏光語彙)。新語は 2 つだけで、どちらも既存語では型レベルの嘘になるものです。rgbimage((H,W,3) の線形 RGB)は pointmap / normalmap と構造が完全に同じですが、そこへ計量 XYZ や単位法線を渡しても例外は出ず「もっともらしく間違った分離結果」が出ます。polsweep((N,H,W) の検光子掃引)は images と構造が同じで、これを分けた理由は §「入力契約」の最後に実測つきで書いてあります。
本族は既存資産を再実装せず import して合成します。下表の右列は「そちらを呼びなさい」という意味です。
| やりたいこと | 使う op | 置き場所 |
|---|---|---|
| Lambertian の順方向レンダ | render_lambertian / synthesize_ps_images |
photometric。dichromatic_render は body 項をこれで計算させており、ビット単位で一致することをテストで固定しています(光源の正規化規約とクリップが 2 モジュールで食い違わない唯一の担保) |
| 影もスペキュラも無い場合の素のフォトメトリックステレオ | photometric_stereo |
photometric。photometric_stereo_robust(method="lstsq") はこれを呼ぶだけで、だから「素の版がここで壊れる」が主張ではなく測定になります |
| 法線場 → 高さ場の積分(Frankot-Chellappa) | integrate_normals / integrate_gradients |
photometric。本族は法線までを出し、積分はそちらへ渡します |
| 偏光度・方位角・楕円率・利き手の解釈 | stokes_analyze |
optics。polarization_stokes はその入力になる Stokes ベクトルを作るだけで、解釈は一切しません |
| Jones / Mueller の代数(偏光子・波長板・回転子) | jones_element / mueller_element ほか |
optics。本族は実測から Stokes を作る側で、素子のモデルは持ちません |
| 面で曲がる実際の光線と厳密な Fresnel 反射率 | reflect / refract / fresnel_reflectance / normal_from_reflection(デフレクトメトリ) |
match3d。brdf_microfacet は Schlick 近似を名指しで使います(それが microfacet 文献の指定)。厳密な曲線が要るならそちら |
| 色空間変換・ホワイトバランス・デモザイク | color backends | 本族は線形 RGB を受け取る前提で、各 docstring にそう書いてあります |
全 op が入力を検証してから計算します。以下は敵対監査で実際に見つかったバグか、それを塞ぐために書いた罠です。この族が探したのは「例外が出る」ことではなく「黙って間違った数字を返す」ことでした。
float("50") は成功するので、未パースの設定値が長さや指数として通り抜けます。文字列・bool(True == 1 の暗黙昇格)・complex(虚部の無言切り捨て)・masked array(マスク剥がし)は全て ValueError です。配列は変換前に生の dtype を見ます — np.asarray(["1","2"], dtype=float) は成功してしまうので、後から見たのでは手遅れだからです。MAX_PIXELS / MAX_STACK_ELEMENTS / MAX_LIGHTS / MAX_ROBUST_PIXELS / MAX_ROBUST_WORK / MAX_SUBSETS / MAX_MATERIALS。頑健版は 3 灯部分集合を網羅するので、コストがユーザー制御の 3 つの数の積になり、どれか 1 つの打ち間違いで破綻します。albedo * normal なので、法線場を 2 倍すればモデルが 2 倍になります。photometric_residual に 2 倍した法線を渡すと、厳密に Lambertian な場面に対して残差 0.552 を返していました(真値 0)。呼んだ人は「うちの面は Lambertian ではない」と結論します。黙って正規化するのも駄目で、それは「normals と称して albedo * normal を渡している呼び手」を隠します。よって名指しで拒否します。min_inliers に光源数より大きい値を渡すと、合意集合による再当てはめが静かに無効化され、全画素がこっそり 3 灯最小解に落ちていました。現在は「その光源数では決して満たせない」と言って止まります。IndexError を出さない。 (1,3) 行列の SVD は特異値を 1 つしか返さないので第 2 特異値の読み出しで落ちていました。正直な失敗は「添字が範囲外」ではなく「1 画素では body 方向が決まらない」です。既知 body 色の経路は画素ごとなので、そちらは 1 画素でも動きます。polsweep を images から分けたのも同じ規律です。 汎用の images プールが偏光 op で毎回 fail-closed になり、消費側 3 op が 1200 連鎖で一度も実行されなかった、という症状が発端でした。しかし分けるべき本当の理由は両方向とも黙って間違うからです。(A) 本物のライトスタックを polarization_separate に渡すと例外は出ません。無偏光の場面なのに偏光度 5.4% を平然と返し、無作為な光源方向で試して 50 回中 50 回すべてが受理されました。fail-closed 検査が捕まえるのは乱数であって、もっともらしいが種類の違うスタックではありません。(B) 逆はもっと悪く、本物の偏光掃引を photometric_stereo_robust に渡すと、真の法線が厳密に (0,0,1) の完全な平面に対して平均 33.99 度ずれた法線を、もっともらしいアルベドと 21% の残差つきで返します。同じ op が同じ光源配置の本物の測光データでは 0.000115 度なので、比は 296,000 倍 — これは失敗ではなく自信のある嘘です。なお型が守れるのは容器・形・フレーム数 3 以上・有限・非負までで、「これは本当に掃引か」も「フレーム順が角度列と対応しているか」も守れません。構造検査は掃引・ライトスタック・乱数を 5 項目すべて通します。分離しているのはプール名であって述語ではない、と台帳に書き分けてあります。光沢面の検査は「ハイライトを消す」か「ハイライトに耐える」かの二択で、本族は 3 本の道を用意します。色を使う道・偏光を使う道・多灯で押し切る道です。検証済み examples/specular_photometric.py がこの筋そのものです。
flowchart LR
A[線形RGB rgbimage] --> B[illuminant_from_dichromatic_planes<br/>2材質以上 → 光源色 vector]
B --> C[specular_diffuse_split<br/>拡散 + 鏡面]
A --> C
C -->|rgbimage| D[以降の検査は拡散像で]
A --> E[specular_coefficient_map<br/>スカラ m_s → image2d]
E --> F{閾値でテカり領域}
A --> G[specular_free_transform<br/>ローブ形状を仮定しない射影]
G --> H[特徴照合・エッジ検出]
I[normalmap] --> J[dichromatic_render<br/>brdf_blinn_phong / brdf_microfacet]
J -->|既知の答えを持つ画像| C
多灯の道は判断が先です。残差マップが静かなら素の最小二乗で十分で、頑健版は要りません。偏光の道は独立していて、色を一切使わないので多材質のテクスチャ面でも効きます。
flowchart LR
K[images N灯] --> L[photometric_residual<br/>モデル違反の地図]
L --> M{残差は大きいか}
M -->|小さい| N[photometric_stereo_robust method=lstsq]
M -->|大きい| O[method=median / ransac<br/>+ inliers でどの灯を信じたか]
N --> P[normalmap]
O --> P
P --> Q[photometric.integrate_normals で高さ場へ]
R[image2d 拡散 + image2d 鏡面] --> S[polarization_render → polsweep]
S --> T[polarization_separate]
S --> U[polarization_dolp_map<br/>偏光板が効くかを先に測る]
S --> V[polarization_stokes]
V -->|stokes| W[optics.stokes_analyze]
import numpy as np
import specularity as SP
# 塗装面のテカりを色で落とす(1 材質・白色光源)
diffuse, specular = SP.specular_diffuse_split(image_rgb)
glare = SP.specular_coefficient_map(image_rgb) > 0.2 # 閾値でテカり領域
# 8 灯のうち何灯かが遮蔽されている前提で形状を復元する
normals, albedo, inliers = SP.photometric_stereo_robust(images, lights,
method="ransac")
print(inliers.mean(axis=(1, 2))) # どの灯を、どれだけ信じたか(ゼロの灯は入らない)
solved = ~np.isnan(albedo) # ★信じた灯が 3 本未満の画素は NaN で返る
print(solved.mean()) # 解けた画素の割合。確認せずに使わないこと
# 偏光板を回した 4 枚から分離し、Stokes を光学族へ渡す
import optics as O
d, s = SP.polarization_separate(frames) # 既定 0/45/90/135 度
print(O.stokes_analyze(SP.polarization_stokes(frames))["dop"])
分離の厳密性 — 既知の鏡面成分を足した合成画像からの最大絶対誤差:
| 経路 | 拡散の誤差 | 分割の閉じ |
|---|---|---|
| 単一材質(body 色を推定) | 5.0e-16 | 1.1e-16 |
| body 色を与える | 4.0e-15 | 2.1e-15 |
| body 色を画素ごとに与える(テクスチャ面) | 2.9e-15 | — |
| 有色光源 | 1.1e-15 | — |
光源色の推定は 3 材質から最大成分誤差 4.4e-14(角度誤差は 0.0 度に丸まる)。鏡面不変部分空間は、任意の強さ・任意の形のハイライトを足しても出力の変化が 2.2e-16。
反射ローブ — brdf_blinn_phong の相反性は厳密に 0 差、brdf_microfacet は 1.7e-16。microfacet の法線入射値は閉形式 f0 / (4 pi roughness^4) を粗さ 0.3 / 0.5 / 1.0 でビット単位に再現し、粗さ 0.1 でも 3.3e-16(GGX の分母を教科書どおり書くと桁落ちして 2.2e-13 ずれるので、代数的に等価な形に書き換えてあります)。GGX の分布は半球上で 1 に積分され、20000 点の中点則で相対誤差 3.2e-07 / 6.3e-08 / 4.0e-09(粗さ 0.2 / 0.3 / 0.6)、200000 点にするとちょうど 100 分の 1 — 残差が求積であってモデルではないことがこれで分かります。
頑健フォトメトリックステレオ — 8 灯のうち k 灯が投影影で潰れたときの平均角度誤差:
| k | lstsq |
median |
ransac |
|---|---|---|---|
| 1 | 31.70 度 | 0.00011 度 | 0.00011 度 |
| 2 | 53.11 度 | 0.00011 度 | 0.00011 度 |
| 3 | 64.40 度 | 0.00011 度 | 0.00011 度 |
| 4 | 70.52 度 | 0.00011 度 | 0.00011 度 |
| 5 | — | NaN(解けない) | 0.00011 度 |
| 6 | — | NaN(解けない) | NaN(解けない) |
k=4 の行は以前 70.52 度 / 70.20 度でした。それが直った経緯は下の「ゼロの測定は証拠ではない」を読んでください ―― 数字が良くなったこと自体より、悪かったときに診断が「異常なし」と言っていたことの方が重要です。
0.00011 度は「ほぼ正しい」ではなく下限です — 返る法線は float32(photometric と同じ規約)で、真の法線を float32 に丸めて戻すだけで同じ 0.000115 度が出ます。露出を 1e-3 倍・1e3 倍・1e6 倍しても inlier マスクはビット単位で同一(閾値が画素ごとの最大測定値に対する相対値だから)、法線の差はやはり 0.000115 度。光源の並び替えに対する不変性は 2.0e-16。ハイライトで 1 灯が汚れた場合も同じで、lstsq が 58.54 度のところ頑健版は 0.0001 度です。残差は真値を float64 で与えれば 1.4e-16、内部で解かせると float32 精度の 4.5e-08、3 灯遮蔽で 0.50。
偏光 — polarization_render との往復は 4 角度で 3.9e-16、最小構成の 3 角度で 4.4e-16。偏光度は閉形式と 2.8e-16 で一致し、露出を 1e-4 倍から 1e8 倍まで振っても 3.9e-16 しか動きません。polarization_stokes の S0 は場面の平均全放射輝度と一致し、optics.stokes_analyze は入れた方位角 30 度をそのまま返します。
ここが一番読む価値のある節です。 上の数字はすべて「仮定が成り立っていれば」の話で、成り立たないときに何が起きるかを測ってあります。
body_rgb を渡すことです。eps * 光源色 を足し、鏡面係数から同じだけ引くと、画素単位で同一の画像ができるからです。これはモデルの真の曖昧性で、解法の弱さではありません。標準的な逃げ道(鏡面係数は非負で、その最小値が 0)を使っていますが、面の全部が光っていると画像だけからは検出できないずれが定数分残ります。実測すると、そのずれはフレーム中で一番暗いハイライトそのものです: 鋭さ 8 のローブで裾 0.243・ずれ 0.175、鋭さ 48 で 0.00264・0.00190、鋭さ 200 で 9.1e-11・6.5e-11。images と lights の対応も同じです。これはメタデータであって配列の外にあり、型でも検査でも守れません。だから隠さず書いてあります。2 * I_min と直線偏光の放射輝度 I_max - I_min で、前者を拡散・後者を鏡面と呼ぶのは追加の物理的仮定です。誘電体の Brewster 角近傍では正しく、法線入射では偽(そこでは鏡面反射も無偏光なので、この op は鏡面成分を全部「拡散」として返します)、金属でも当てになりません。また直線検光子だけでは円偏光は測れないので S3 は常に厳密に 0 で、これは測定値ではなく限界です。+3.0 を足すと実測 ransac 65.42 度 / median 7.42 度で壊れます(1〜3 灯なら 0.00011 度)。これが本当の 50% 破綻点で、直っていませんし、直せません。そしてこのとき返るのは NaN ではなく間違った数字です ―― 汚染された測定も「解ける」からです。多数決規則の正直な限界としてここに書いてあります。また頑健推定は attached shadow を外れ値として捨てるので、実効的な光源数は N より少なくなります。生き残りが 3 灯を切った画素は法線が決まらず、NaN で返ります(以前は最小ノルム解を黙って返していました。次項)。ゼロの測定は証拠ではない ―― 一番外している所で「異常なし」と言っていた話。 Woodham のモデルは I = albedo * max(n·L, 0) なので、遮蔽された測定値 0 が主張しているのは n·L <= 0 という不等式です。ところが線形解法はそれを n·L = 0 という別の、より強い等式として読みます。さらに悪いことに g = 0(真っ黒な面)は潰れた全フレームを厳密に再現するので、遮蔽された灯の集合はそれ自体完全に無矛盾な仮説として真の側を上回れてしまいます。敵対監査で実測した中身は、平均誤差の表よりずっと悪いものでした:
| 遮蔽 k/8 | 修正前の median 誤差 |
inlier マスクの主張 | 実際 |
|---|---|---|---|
| 4 | 70.52 度 | 8 灯すべてを信じた | 4 枚はゼロだった |
| 5 | 8.99 度 | 5 灯を信じた | 信じた 5 灯がゼロの方だった |
| 6 | 8.99 度 | 6 灯を信じた | 信じた 6 灯がゼロの方だった |
k=4 の行が要点です ―― 一番外している所で、診断は満点を報告していました。k=5 / k=6 の 8.99 度は「惜しい」のではなく、アルベド 0 の退化解が (0,0,1) に落ちた値がこの浅い丘ではたまたま近かっただけで、別の形状なら任意に外れます。しかも劣決定(生きた灯 2 本 = 未知数 3・式 2)で、例外も NaN も出ませんでした。
規則はこう直しました: ある灯を信じるのは「当てはめがその測定値を手法の許容差の内側で説明でき」かつ「その測定値自身が同じ許容差より 0 から離れている」ときだけ。同じ許容差を両方の条件に使います(ransac は threshold × 画素最大値、median は max(2.5σ, 1e-9 × 画素最大値))。許容差の内側でゼロと区別できない測定を「一致した」と数えるのは、アルベド 0 がどんな法線のもとでもそれを予測する以上、トートロジーを数えているだけだからです。これは発見的な閾値ではなく厳密な規則で、1 灯だけをかすめ入射にした場面では信じたマスクが I_n > threshold × 画素最大値 と画素単位で完全一致します(40x40、93.2% の画素で採用、誤差 0.00011 度)。
副作用として推定そのものも直りました(真っ黒な面が合意を勝ち取れなくなるため): k=4 は両手法とも 70.52 → 0.000115 度、ransac の k=5 は 8.99 → 0.000115 度。そして生きた灯が 3 本を切る画素は normals / albedo とも NaN で返します。numpy.isnan(albedo) は inliers.sum(axis=0) < min_inliers と一致するよう作ってあり、確認しない呼び出し側には「もっともらしい数字」ではなく NaN が伝播します。
median の k=0..6 は 0.00011 / 0.00011 / 0.00011 / 0.00011 / 70.52 / 8.99 / 8.99 で、最悪値が真ん中に来ます。中央値の破綻点はちょうど 50% なので、k=4 では 2 つの仮説の支持が拮抗して誤った側が満点の自信で選ばれ、k=5,6 では真っ黒な面が完全に勝って退化した (0,0,1) が返り、それが浅い面ではたまたま近い ―― という順序です。k が大きいのに誤差が小さいことを「回復した」と読んではいけません。visiondesign が「画像ではなく限界を返す」と引いた線と同じ場所に立っています。© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.