curvature_to_table — REPRCONV `curvature` op

• Data kinds: curvature → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.curvature_to_table(curvature) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.curvature_to_table(curvature), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("curvature_to_table"))

• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)

उपयोग

curvature → distribution का सारांश table। एक-तरफ़ा (statistic का काम ही जानकारी फेंकना है)।

(N,) की अकेली curvature और (N,2) की principal curvature जोड़ी, दोनों लेता है -- केवल statistics निकालने के लिए जोड़ी होना ज़रूरी नहीं। kind में मिला हुआ रूप वापस लिखा जाता है, इसलिए downstream बाद में पहचान सकता है कि "क्या यह जोड़ी थी"।

Args:

curvature: (N,) / (N, 2) / समान लंबाई वाले 2 1-D array का tuple।

Returns:

dict। kind / n / min / max / mean / rms /

p05 / p50 / p95, और जोड़ी हो तो gauss_mean (K = k1*k2 का औसत) और

mean_curvature_mean ((k1+k2)/2 का औसत)।

Raises:

ValueError: shape ग़लत / non-finite।

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_bga_ball_type_roundtrip — py -3.11 examples/poc_bga_ball_type_roundtrip.py

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

synapse_table_from_table · table_field_image2d · table_field_signal · table_field_matrix · table_field_measurement

इसी category के (`curvature`)

curvature_to_shape_index · shape_index_to_curvature

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

curvature_to_table — REPRCONV curvature op