img_to_matrix — 2D `bridge` op

• データ種: image → matrix

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "img_to_matrix", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

img_to_matrix: input → output

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。*

*つまみ a は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

*つまみ b は出力を変えない(実測: 0.1 / 0.5 / 0.9 で同一)。*

別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):

*4 列目はカラー (H,W,3) の入力。この op は色を跨がずに扱える(色チャネルを 3 本目の空間軸として畳み込まない)。*

画像 (H,W) をそのまま H×W の数値行列(sort `matrix`)として扱う —— 純粋なキャスト。

値も形も変えない(`float64` へのコピーのみ)。線形代数の族

(`tb_mat_cond / tb_mat_pinv / tb_stat_covariance` …)に画像を渡す

ための型の読み替えで、a, b は未使用。

注意: 画像は一般に正則でも対称でもない。条件数は大きく(`tb_mat_cond`)、

共分散(`tb_stat_covariance`)は「行 = 標本、列 = 変数」として読まれる ——

つまり 各列(x 位置)を変数、各行を観測 とみなした統計になる。

転置して渡したいなら前段に `transpose`(台帳)を置く。

• 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。

下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。

img_to_matrix 0.50 0.50

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

*Provenance: ops.py — 2D 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)。*

img_to_matrix — 2D bridge op