matrix_to_descriptor — REPRCONV `descriptor` op

• 데이터 종류: matrix → descriptor

• 호출: import reprconv; reprconv.matrix_to_descriptor(matrix)(또는 opsreprconv.get("matrix_to_descriptor"))

`matrix → 기술자. :func:descriptor_to_matrix` 의 역.

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

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。

• 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.

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

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

matrix_to_descriptor — REPRCONV descriptor op