tb_stat_covariance — 2D `typed` op

• Datenarten: matrix → matrix

• Aufruf: fullseye.apply(img, "tb_stat_covariance", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

*Keine Abbildung: dieser Op nimmt matrix als Eingabe. Ein Studio-Programm, das bei einem Bild beginnt, erreicht diesen Typ nicht — siehe die lauffähigen Beispiele unten.*

Verwendung

Stichproben-Kovarianzmatrix von `(N, D) Beobachtungen → (D, D)`.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

Rows are observations, columns are variables — the `(N, D)` orientation

every Fullseye point/sample API uses (note `np.cov` defaults to the

*transposed* convention). Uses the unbiased `ddof=1` estimator (divides

by `N - 1), hence the N >= 2` requirement. The diagonal holds the

per-variable sample variances; the result is symmetric positive

semi-definite by construction, so it can go straight into

:func:mat_eigh for principal axes (the covariance-ellipse workflow).

HALCON: no public tuple/matrix operator — covariance lives inside HALCON's

calibration and matching internals only.

Typed bridge of the math op `stat_covariance into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. This op has no tunable parameter; a and b` are unused.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• (noch keine)

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `matrix` als Eingabe)

identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_correlation

Gleiche Kategorie (`typed`)

tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_angle_3points · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

tb_stat_covariance — 2D typed op