descriptor_to_table — REPRCONV descriptor op

• 데이터 종류: descriptor → table

• 호출: import reprconv; reprconv.descriptor_to_table(descriptor)(또는 opsreprconv.get("descriptor_to_table"))

사용법

기술자 → 요약 `table`. 일방향.

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

次元・ノルム・エネルギー集中(正規化した二乗和の上位 10% が占める割合)を

出す。記述子が「実質何次元使っているか」を見るためのもので、次元だけ多くて

ほぼ全部 0 という失敗を可視化する。

Args:

descriptor: (n,) または (m, n)。

Returns:

dict(`shape / n / l2 / mean / std / min` /

`max / top10pct_energy / nonzero_fraction`)。

Raises:

ValueError: 形状不正 / 非有限。

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)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(descriptor)

descriptor_to_matrix · matrix_to_descriptor

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

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