bridge op• データ種: matrix → image
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "matrix_to_img", 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)
*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 を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ matrix_to_img: knob a sweep (docs site)
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
▸ matrix_to_img: knob b sweep (docs site)
段階(前置きの op → この op。左から順):
▸ matrix_to_img: stages (docs site)
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):
▸ matrix_to_img: other inputs (docs site)
行列を見るための濃淡にして画像へ戻す —— キャストではない。
行き(`img_to_matrix`)は値も形も変えない純粋なキャストだと明記して
あるが、戻りを同じくキャストにすると嘘になる: 行列の値は [0,1] に収まらず、
最小値が黒・最大値が白に伸びるだけだと 0 がどこかが分からない。
共分散・相関・擬似逆行列の符号は、そこが読めないと意味を持たない。
• `a → **対数圧縮**の強さ。k = 10**(3a) - 1` として
`y = sign(x) * log1p(k|x|) / log1p(k)`(a=0 は線形、a=1 で 1000 倍の圧縮)。
条件数のように桁が開く行列で、小さい成分が全部黒に潰れるのを防ぐ。
• `b → 基準。b < 0.5` はデータの min–max を [0,1] に伸ばす、
`b >= 0.5 は **0 を 0.5 に置いて |x|` の最大で対称に**(符号つきの
行列向け。0.5 が中立、明るい = 正、暗い = 負)。
• 返り値: 入力と同じ形の float64、値域 [0,1]。全要素が等しい行列は一様な
0.5(min–max 側でも 0 除算にならないよう中立へ倒す)。
• 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 matrix_to_img 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image を入力に取れる)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*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)。*
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