tb_mat_cond — 2D `typed` op

• 데이터 종류: matrix → feature

• 호출: fullseye.apply(img, "tb_mat_cond", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)

tb_mat_cond: input → output

*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 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*

단계(앞에 오는 op → 이 op, 왼쪽에서 오른쪽으로):

▸ tb_mat_cond: stages (docs site)

사용법

스펙트럴(2-노름) 조건수 `s_max / s_min` — 전체 linalg 계열 연산의 수치적 카나리아(이상 감지 지표).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`cond == 1` for an orthogonal/orthonormal matrix (the best possible);

`inf` (returned, not raised — the question "how conditioned is it?" has

that honest answer) for an exactly singular one. A solve against *A* loses

roughly `log10(cond(A))` significant digits (Golub & Van Loan §2.6):

• `cond ~ 1e3` — comfortable, ~13 digits survive.

• `cond ~ 1e8` — half the digits are gone; residuals may still look

small while parameters are off.

• `cond > 1e12 — **do not trust** :func:mat_solve` here: at best ~3

digits remain. Rescale/centre the problem, or switch to

:func:mat_lstsq / :func:mat_pinv with an honest `rcond`.

Defined for any rectangular `(m, n)` matrix (via its singular values).

HALCON: no direct operator (combine `norm_matrix` of *A* and of its

inverse).

Typed bridge of the math op `mat_cond into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

Studio에서 시도하기

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
tb_mat_cond 0.50 0.50

▸ Load this pipeline · Load & run

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

아래 예제는 원래의 대장 op mat_cond를 호출한다. 이 브리지 op는 같은 구현을 fn(v, a, b) 규약에 맞춘 것뿐이므로 동작은 그대로 적용된다(호출 형식만 다름).

• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`feature` 를 입력으로 받는 것)

identity · feature_to_img

같은 카테고리(`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample

*Provenance: ops.py — 2D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

tb_mat_cond — 2D typed op

사용법