bridge op• 資料種類:matrix → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])
*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*
掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ matrix_to_img: knob a sweep (docs site)
掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):
▸ matrix_to_img: knob b sweep (docs site)
階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):
▸ matrix_to_img: stages (docs site)
換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):
▸ matrix_to_img: other inputs (docs site)
> 該運算子的說明尚無譯文,以下照原文給出。
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)。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。
下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。
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 作為輸入)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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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