lens_shading_gain — GFX2D isp op

• 데이터 종류: image2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.lens_shading_gain(flat, pattern=None, smooth_sigma=0.0)(구현을 직접 호출하려면 import gfx2d; gfx2d.lens_shading_gain(flat, pattern=None, smooth_sigma=0.0), 원장에서 가져오려면 opsgfx2d.get("lens_shading_gain"))

사용법

플랫(흰 판)에서 주변 감광을 상쇄하는 이득 지도를 만든다: 채널별 mean / flat.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Shoot a uniform white target; vignetting and the micro-lens fall-off make

the corners darker. Multiplying any later frame by this map undoes that.

*smooth_sigma* > 0 Gaussian-smooths the flat first (per channel) so sensor

noise and dust do not become gain speckle. The gain is normalised so the

channel mean stays 1 — the map corrects shape, not exposure.

Ground truth: `lens_shading_correct(flat, lens_shading_gain(flat))` is a

constant frame (each channel equal to its own mean) to 1e-12.

Raises `ValueError`: non-finite input, a zero or negative pixel in

the flat (no gain can be defined there), or a negative *smooth_sigma*.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• raw_to_display_isp — py -3.11 examples/raw_to_display_isp.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

shadow_cast_2d · dither · raw_black_level · raw_dead_pixel_mask · raw_dead_pixel_correct · lens_shading_correct · raw_apply_gains · raw_demosaic_bilinear

같은 카테고리(isp)

raw_black_level · raw_dead_pixel_mask · raw_dead_pixel_correct · lens_shading_correct · awb_gains · rgb_apply_gains · raw_apply_gains · raw_demosaic_bilinear

*Provenance: gfx2d.py — GFX2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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