matrix_to_descriptor — REPRCONV `descriptor` op

• データ種: matrix → descriptor

• 呼び出し: import reprconv; reprconv.matrix_to_descriptor(matrix) (または opsreprconv.get("matrix_to_descriptor"))

`matrix → 記述子。:func:descriptor_to_matrix` の逆。

1 行の行列 (1, n) は (n,) へ戻す(それが元の 1-D 記述子だから)。

2 行以上はそのまま。この非対称は意図的で、これが無いと

`descriptor -> matrix -> descriptor` の往復が (n,) から (1,n) へ

静かに形を変える = 型の嘘そのものになる。

★測って残す非可逆点: そのぶん、元から (1, n) の 2-D だった記述子は

往復で (n,) の 1-D になる —— (1,n) の行列は「1-D 記述子を包んだもの」と

「行が 1 本しかない記述子束」の区別を持たないので、**この 1 ケースだけは

原理的に戻せない**。値は全て保存されるので損失は「行が 1 本だった」という

メタ情報のみ。どちらを非可逆にするか選ばされる状況で、

`descriptor` の圧倒的多数(実測 14 producers 中 12 が 1-D)を厳密側に

倒した。`tests/test_reprconv.py::test_one_row_descriptor_ambiguity_is_documented`

がこの穴を塞がずに固定している(隠すと、いつか黙って形が変わる)。

Args:

matrix: (m, n) の実配列。

Returns:

m == 1 なら (n,)、それ以外は (m, n)。

Raises:

ValueError: 2-D でない / 非有限。

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

matrix_to_descriptor — REPRCONV descriptor op