"""最小/最大比の「最大・最小の定義」による違いを軸上スイープ（TEST_15/16）で比較する. 均一性の指標として使っている最小/最大比は，最大・最小をどう取るかで値が変わる． 本スクリプトは同じ luminance.npy に対して次の定義を計算し，サイズ依存の傾向と定義間の差を 表と図にする（TEST_18 の非対称な分布に進む前に，対称な分布で各定義の基準を押さえる）． 定義: pixel : 画素の min / max（評価パイプラインの max_min_ratio と同じ．MC ノイズに支配される） ring : 20 輪帯平均の min / max（評価パイプラインの radial_min_max_ratio と同じ） ring_inner : 輪帯平均のうち四隅だけの最外輪帯（d > 0.95）を除いた min / max （scripts/build_radial_comparison.py の ring_min_max_ratio と同じ） smooth : 平滑化（メディアン 5 → ガウス σ=4）後の画素の min / max robust : 平滑化後の 1 / 99 パーセンタイル（方位に依らないロバスト定義．TEST_18 の マップ表示と同じ「最大」） 出力（output/_normalization_comparison/）: minmax_definitions.csv : 条件 × 定義の値 minmax_definitions.png : サイズ依存を定義ごとに重ね描き（球・立方体） 実行方法: uv run python scripts/build_minmax_definition_comparison.py """ from __future__ import annotations import argparse import csv import sys from pathlib import Path import matplotlib import numpy as np matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt # noqa: E402 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent)) sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1] / "src")) from build_led_placement_maps import ROBUST_PERCENTILE, smoothed_roi # noqa: E402 from build_normalization_comparison import OUT_DIR, conditions # noqa: E402 from build_radial_comparison import MAX_DISTANCE # noqa: E402 from sm_tias_lightsim.evaluation.radial import calc_radial_profile # noqa: E402 from sm_tias_lightsim.evaluation.roi_presets import SIM_ROI, extract_roi_xywh # noqa: E402 plt.rcParams["font.family"] = ["Yu Gothic", "MS Gothic", "DejaVu Sans"] DEFINITIONS = ("pixel", "ring", "ring_inner", "smooth", "robust") DEF_LABEL = { "pixel": "画素 min/max", "ring": "輪帯平均 min/max（20 ビン）", "ring_inner": "輪帯平均 min/max（最外ビン除外）", "smooth": "平滑化後 画素 min/max", "robust": f"平滑化後 {100 - ROBUST_PERCENTILE:g}/{ROBUST_PERCENTILE:g} %ile", } DEF_STYLE = { "pixel": dict(marker="x", ls=":", color="gray"), "ring": dict(marker="o", ls="-", color="tab:blue"), "ring_inner": dict(marker="o", ls="--", color="tab:cyan"), "smooth": dict(marker="s", ls="-.", color="tab:orange"), "robust": dict(marker="D", ls="-", color="tab:red"), } LOW_PERCENTILE = 100.0 - ROBUST_PERCENTILE def min_max_ratios(path: Path) -> dict[str, float]: """1 条件の輝度マップについて全定義の最小/最大比を返す.""" arr = np.load(path).astype(np.float64) if arr.ndim == 3: arr = 0.2126 * arr[..., 0] + 0.7152 * arr[..., 1] + 0.0722 * arr[..., 2] roi = extract_roi_xywh(arr, SIM_ROI) profile = calc_radial_profile(roi, n_bins=20) centers, means = profile[:, 0], profile[:, 1] valid = ~np.isnan(means) inner = valid & (centers <= MAX_DISTANCE) smooth = smoothed_roi(path) return { "pixel": float(roi.min() / roi.max()), "ring": float(means[valid].min() / means[valid].max()), "ring_inner": float(means[inner].min() / means[inner].max()), "smooth": float(smooth.min() / smooth.max()), "robust": float(np.percentile(smooth, LOW_PERCENTILE) / np.percentile(smooth, ROBUST_PERCENTILE)), } def draw(rows: list[dict], output: Path) -> None: """定義ごとの最小/最大比をサイズに対して描く（球・立方体で 1 枚ずつ + 定義間の差）.""" fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(19, 5.5)) for ax, shape, xlabel in ((axes[0], "sphere", "球 内半径 r [mm]"), (axes[1], "cube", "立方体 内寸 L [mm]")): sel = [r for r in rows if r["shape"] == shape] sizes = [r["size_mm"] for r in sel] for d in DEFINITIONS: ax.plot(sizes, [r[d] for r in sel], label=DEF_LABEL[d], ms=5, lw=1.4, **DEF_STYLE[d]) ax.set_xlabel(xlabel) ax.set_ylabel("最小/最大比（1 が理想）") ax.set_title("球 similar_radial（TEST_15）" if shape == "sphere" else "立方体（TEST_16）", fontsize=11) ax.grid(alpha=0.3) ax.legend(fontsize=8) ax = axes[2] for shape, marker in (("sphere", "o"), ("cube", "s")): sel = [r for r in rows if r["shape"] == shape] areas = [r["area"] for r in sel] label = "球" if shape == "sphere" else "立方体" ax.plot(areas, [r["ring_inner"] - r["robust"] for r in sel], marker=marker, ls="-", color="tab:red", label=f"{label}: 輪帯（最外除外）− ロバスト") ax.plot(areas, [r["ring"] - r["ring_inner"] for r in sel], marker=marker, ls="--", color="tab:blue", label=f"{label}: 輪帯（全） − 輪帯（最外除外）") ax.plot(areas, [r["smooth"] - r["robust"] for r in sel], marker=marker, ls=":", color="tab:orange", label=f"{label}: 平滑化 min/max − ロバスト") ax.axhline(0.0, color="gray", lw=0.8) ax.set_xscale("log") ax.set_xlabel("キャビティ内面積 (mm²・対数)") ax.set_ylabel("定義間の差") ax.set_title("定義間の差（画素 min/max は桁が違うので除外）", fontsize=11) ax.grid(alpha=0.3, which="both") ax.legend(fontsize=7) fig.suptitle("最小/最大比の定義による違い — 軸上 1 灯・板向き・バッフル付き（対称な分布）", fontsize=13) fig.tight_layout() output.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) fig.savefig(output, dpi=110) plt.close(fig) print(f"出力: {output}") def main() -> int: """全定義の最小/最大比を計算して表と図を出す.""" parser = argparse.ArgumentParser(description="最小/最大比の定義による違いを比較") parser.parse_args() from sweep_cube_size import cavity_geometry as cube_geo from sweep_sphere_radius import cavity_geometry as sphere_geo rows = [] for shape, items in conditions().items(): for label, path in items: size = float(label.split("=")[1]) area = (sphere_geo(size, "similar_radial") if shape == "sphere" else cube_geo(size))["cavity_area_mm2"] row = {"shape": shape, "size_mm": size, "area": area} row.update(min_max_ratios(path)) rows.append(row) if not rows: print("エラー: TEST_15/16 の結果が見つかりません") return 1 OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True) with (OUT_DIR / "minmax_definitions.csv").open("w", newline="", encoding="utf-8") as fh: writer = csv.DictWriter(fh, fieldnames=list(rows[0].keys())) writer.writeheader() writer.writerows(rows) draw(rows, OUT_DIR / "minmax_definitions.png") print(f"\n{'形状':>7} {'サイズ':>6} " + " ".join(f"{d:>11}" for d in DEFINITIONS) + f" {'輪帯内−ロバスト':>14}") for r in rows: print(f"{r['shape']:>7} {r['size_mm']:6g} " + " ".join(f"{r[d]:11.4f}" for d in DEFINITIONS) + f" {r['ring_inner'] - r['robust']:+14.4f}") return 0 if __name__ == "__main__": sys.exit(main())