bridge op• 데이터 종류: matrix → image
• 호출: fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
노브 a 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ matrix_to_img: knob a sweep (docs site)
노브 b 를 훑기(0.1 / 0.5 / 0.9, 다른 노브는 기본값):
▸ matrix_to_img: knob b sweep (docs site)
단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):
▸ matrix_to_img: stages (docs site)
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ matrix_to_img: other inputs (docs site)
> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.
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)。
• 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.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
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 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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