tb_stat_covariance — 2D typed op

• データ種: matrix → matrix

• 呼び出し: fullseye.apply(img, "tb_stat_covariance", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

使い方

`(N, D) の観測データに対する標本共分散行列 → (D, D)`。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

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.

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(matrix を入力に取れる)

identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_correlation

同カテゴリ(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. 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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