img_to_matrix — 2D bridge op

• Data kinds: image → matrix

• Call: fullseye.apply(img, "img_to_matrix", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])

img_to_matrix: input → output

*Figure synthetic 128×128 input पर सच में चलाकर मिला output है। बाईं ओर input, दाईं ओर output। Point clouds ऊपर से देखे गए scatter के रूप में (brightness = z), 1-D series line के रूप में, volumes z दिशा में maximum-intensity projection के रूप में, videos बीच के frame के रूप में, complex images amplitude के रूप में, और जो return values चित्र नहीं बन सकते वे स्वयं values के रूप में दिखाए जाते हैं।*

*Knob a output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

*Knob b output नहीं बदलता (मापा गया: 0.1 / 0.5 / 0.9 पर एक जैसा)।*

दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):

▸ img_to_matrix: दूसरी images पर output (docs site)

*चौथा column colour (H,W,3) input है। यह op channels को पार किए बिना colour संभालता है (colour channel को तीसरे spatial axis की तरह convolve नहीं करता)।*

उपयोग

image (H,W) को सीधे H×W numeric matrix (sort matrix) के रूप में लेता है —— शुद्ध cast।

न value बदलता है न shape (सिर्फ़ float64 में copy)। image को linear algebra की family (tb_mat_cond / tb_mat_pinv / tb_stat_covariance …) को देने के लिए type को दूसरे रूप में पढ़ना है, a, b का उपयोग नहीं होता।

ध्यान दें: image सामान्यतः न regular होती है न symmetric। condition number बड़ा होता है (tb_mat_cond), और covariance (tb_stat_covariance) को "row = sample, column = variable" के रूप में पढ़ा जाता है —— यानी यह हर column (x स्थिति) को variable, हर row को observation मानकर निकाला गया statistic होता है। transpose करके देना हो तो पहले transpose (ledger) रखें।

उपयोग की विस्तृत guide

• gallery2d_bridge family guide

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।

Studio में आज़माएँ

नीचे का program सच में चलता है, यह जाँचा गया है (figure वाला ही input)। Studio की help में यह block buttons बन जाता है, जिनसे इसे वहीं load करके चलाया जा सकता है।

img_to_matrix 0.50 0.50

▸ यह pipeline load करें  ·  Load करके चलाएँ

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

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

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

identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · tb_intrinsics_to_fullseye · tb_intrinsics_to_carla · matrix_to_img

इसी category के (bridge)

img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_video · img_to_volume · img_to_lightfield


*Provenance: ops.py — 2D operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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