typed op• 데이터 종류: matrix → matrix
• 호출: fullseye.apply(img, "tb_mat_pinv", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
SVD를 통한 무어-펜로즈(Moore-Penrose) 유사역행렬, 컷오프를 명시적으로 지정.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
Singular values below `rcond * s_max` are treated as zero — that cutoff
*is* the regularisation, so it is a named, documented parameter here
(default `1e-12`) rather than a hidden library default: raising it
discards noisy directions (stabler, more biased), lowering it keeps them
(exact for well-conditioned *A*, explosive near rank deficiency).
Works for any `(m, n): pinv(A) @ b` is the least-squares solution for
`m > n and the minimum-norm solution for m < n`.
HALCON: no direct operator — HALCON reaches the same result through
`svd_matrix` + reciprocal singular values.
Typed bridge of the math op `mat_pinv into the 2-D evolution registry: the same implementation, called under the op(v, a, b) convention. a drives rcond (default 1e-12); b` is unused.
• 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.
• (아직 없음)
matrix 를 입력으로 받는 것)identity · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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