keypoint op• Data kinds: keypoints → image2d
• Call: import reprconv; reprconv.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64)) (or opsreprconv.get("keypoints_to_image2d"))
Image coordinates `(N,2) = (u, v) → a count image (H, W). The second exit from keypoints`.
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`round(v) を行、round(u)` を列として 1 ずつ加算する。**画素格子への
量子化が損失**で、:func:keypoints_from_image2d と往復すると位置が
最大 0.5 画素ずれる(よく離れた 225 点での実測: 軸あたり RMS 0.2835 px =
一様量子化の理論値 1/sqrt(12) = 0.2887 と一致。2-D 距離では sqrt(2) 倍の
0.4009 px で、理論 sqrt(2/12) = 0.4082)。
★ここも一度間違えた: 2-D 距離の実測を 1-D の理論値と並べて「0.29 のはずが
0.40 だ」と読みかけた —— 軸ごとの量と距離の量を混ぜると、正しい実装が
誤っているように見える。
近接した点は連結成分として融合するので、往復で点数も減りうる
(実測: 60 点をランダムに置くと 54 点)。
範囲外の点は黙って捨てない —— 捨てると「検出が減った」のか
「画像が小さすぎた」のかが区別できなくなる。
Args:
keypoints: (N, 2) の (u, v)。
shape: (H, W)。
Returns:
(H, W) float64 の計数画像。
Raises:
ValueError: 形状不正 / 非有限 / 範囲外の点がある / shape が上限超。
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
image2d as input)keypoint)keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_from_image2d · position_to_points · points_to_position
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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