gaussian_transport_map — COLORTRANSPORT matching op

• 데이터 종류: points × points → matrix

• 호출: import colortransport; colortransport.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples)(또는 opscolortransport.get("gaussian_transport_map"))

사용법

두 점군을 정규분포로 볼 때의 몽주 사상 `(A, b)`.

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

`x -> A (x - m1) + m2 で、A` は

`S1^-1/2 (S1^1/2 S2 S1^1/2)^1/2 S1^-1/2`(Bures 幾何の閉じた形)。

共分散ごと運ぶので、チャネル間の相関が保たれる。

退化(片方の共分散が特異)では逆平方根が作れない ―― 疑似逆で誤魔化すと

「運べていないのに運んだ顔をした」写像になるので `ValueError`。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

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.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence · transport_cost

같은 카테고리(matching)

histogram_match · color_transfer

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

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