keypoints_to_image2d — REPRCONV `keypoint` op

• 数据种类:keypoints → image2d

• 调用:import reprconv; reprconv.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64))(或 opsreprconv.get("keypoints_to_image2d"))

图像坐标 `(N,2) = (u, v) → 计数图像 (H, W)。keypoints` 的第二个出口。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

`round(v) を行、round(u)` を列として 1 ずつ加算する。**画素格子への

量子化が損失**で、:func:keypoints_from_image2d と往復すると位置が

最大 0.5 画素ずれる(よく離れた 225 点での実測: 軸あたり RMS 0.2835 px =

一様量子化の理論値 1/sqrt(12) = 0.2887 と一致。2-D 距離では sqrt(2) 倍の

0.4009 px で、理論 sqrt(2/12) = 0.4082)。

★ここも一度間違えた: 2-D 距離の実測を 1-D の理論値と並べて「0.29 のはずが

0.40 だ」と読みかけた —— 軸ごとの量と距離の量を混ぜると、正しい実装が

誤っているように見える。

近接した点は連結成分として融合するので、往復で点数も減りうる

(実測: 60 点をランダムに置くと 54 点)。

範囲外の点は黙って捨てない —— 捨てると「検出が減った」のか

「画像が小さすぎた」のかが区別できなくなる。

Args:

keypoints: (N, 2) の (u, v)。

shape: (H, W)。

Returns:

(H, W) float64 の計数画像。

Raises:

ValueError: 形状不正 / 非有限 / 範囲外の点がある / shape が上限超。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

keypoints_to_image2d — REPRCONV keypoint op