bridge op• 데이터 종류: image → matrix
• 호출: fullseye.apply(img, "img_to_matrix", a=0.5, b=0.5)(2-D 는 이미지 1 장 + 스칼라 노브 2 개 a,b∈[0,1] 모델)
*그림은 128×128 합성 입력에서 실제로 실행한 출력. 왼쪽이 입력, 오른쪽이 출력. 점군은 위에서 본 산점도(밝기 = z), 1-D 열은 꺾은선, 볼륨은 z 방향 최대값 투영, 동영상은 가운데 프레임, 복소 영상은 진폭이며, 그림이 되지 않는 반환값은 값 자체를 표시한다.*
*노브 a 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
*노브 b 는 출력을 바꾸지 않는다(실측: 0.1 / 0.5 / 0.9에서 동일).*
다른 영상에서도(합성 장면 / 사진 / 동전. 윗줄이 입력, 아랫줄이 그 출력. 노브는 기본값):
▸ img_to_matrix: 다른 입력 이미지 (문서 사이트)
*4열은 컬러 (H,W,3) 입력. 이 op는 채널을 넘나들지 않고 컬러를 다룰 수 있다(색 채널을 세 번째 공간축으로 컨볼루션하지 않음).*
(H,W) 영상을 그대로 H×W 수치 행렬(sort matrix)로 다룬다 —— 순수한 캐스트.
값도 형태도 바꾸지 않는다(float64로의 복사만). 선형대수 계열(tb_mat_cond / tb_mat_pinv / tb_stat_covariance …)에 영상을 넘기기위한 형의 재해석이며, a, b는 미사용.
주의: 영상은 일반적으로 정칙도 대칭도 아니다. 조건수는 크고(tb_mat_cond), 공분산(tb_stat_covariance)은 “행 = 표본, 열 = 변수”로 읽힌다 —— 즉 각 열(x 위치)을 변수, 각 행을 관측으로 간주한 통계가 된다. 전치해서 넘기고 싶다면 앞단에 transpose(대장)를 둔다.
• 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.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
아래 프로그램은 실제로 실행됨을 확인했습니다(그림과 같은 입력). Studio 도움말에서는 이 블록이 버튼이 되어 즉시 불러와 실행할 수 있습니다.
img_to_matrix 0.50 0.50
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
matrix 를 입력으로 받는 것)identity · tb_mat_pinv · tb_mat_cond · tb_stat_covariance · tb_stat_correlation · tb_intrinsics_to_fullseye · tb_intrinsics_to_carla · matrix_to_img
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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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