pairs_to_image2d — REPRCONV pairs op

• データ種: pairs → image2d

• 呼び出し: import reprconv; reprconv.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)) (または opsreprconv.get("pairs_to_image2d"))

使い方

対 `(N,2) → 散布密度画像 (H, W)。pairs` の 3 つ目の出口。

列 0 を行方向、列 1 を列方向に、それぞれの最小-最大で正規化して bin へ落とす

(2-D ヒストグラム)。位相図・相関図として見るためのもので、不可逆

(bin 幅ぶんの量子化 + 正規化で絶対値のスケールを捨てる)。

捨てたスケールは戻せるように `extent を…返さない —— 返すと image2d`

でなくなる。必要なら :func:pairs_to_table の `x_min` などを使う。

定数列(最小 == 最大)は 0.5 の位置へ集める(0 除算を避けるが、

それを「密度が中央に集中している」と読まれないよう、bin は 1 本だけ立つ)。

Args:

pairs: (N, 2)。

shape: (H, W)。

Returns:

(H, W) float64、最大値 1.0 に正規化した密度。

Raises:

ValueError: 形状不正 / 非有限 / shape が上限超。

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

keypoints_from_image2d

同カテゴリ(pairs)

pairs_to_signal · pairs_to_table

*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)。*

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