typed op• Datenarten: matrix → matrix
• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_mat_pinv", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
*Regler a ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ tb_mat_pinv: stages (docs site)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ tb_mat_pinv: other inputs (docs site)
Moore-Penrose-Pseudoinverse via SVD, mit explizitem Grenzwert (cutoff).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
Singular values below `rcond * s_max` are treated as zero — that cutoff
*is* the regularisation, so it is a named, documented parameter here
(default `1e-12`) rather than a hidden library default: raising it
discards noisy directions (stabler, more biased), lowering it keeps them
(exact for well-conditioned *A*, explosive near rank deficiency).
Works for any `(m, n): pinv(A) @ b` is the least-squares solution for
`m > n and the minimum-norm solution for m < n`.
HALCON: no direct operator — HALCON reaches the same result through
`svd_matrix` + reciprocal singular values.
Typed bridge of the math op `mat_pinv into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives rcond (default 1e-12); b` is unused.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_matrix 0.50 0.50 tb_mat_pinv 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
Die folgenden Beispiele rufen den zugrunde liegenden Ledger-Op mat_pinv auf. Dieser Brücken-Op ist dieselbe Implementierung, angepasst an die Konvention fn(v, a, b); das Verhalten gilt unverändert (nur die Aufrufform unterscheidet sich).
• math_metrology — py -3.11 examples/math_metrology.py
• poc_machine_condition_fusion — py -3.11 examples/poc_machine_condition_fusion.py
matrix als Eingabe)identity · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · matrix_to_img
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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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