bridge op• Datenarten: matrix → image
• Aufruf: fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])
*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*
Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ matrix_to_img: Regler a durchfahren (Doku-Website)
Regler b durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):
▸ matrix_to_img: Regler b durchfahren (Doku-Website)
Stufen (die vorangehenden Ops → dieser Op, von links nach rechts):
▸ matrix_to_img: Stufen (Doku-Website)
Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):
▸ matrix_to_img: andere Eingaben (Doku-Website)
Macht aus einer Matrix Grauwerte zum Ansehen und wandelt sie zurück in ein Bild — das ist kein Cast.
Für den Hinweg (img_to_matrix) ist ausdrücklich festgehalten, dass er ein reiner Cast ist, der weder Werte noch Form ändert, aber den Rückweg ebenfalls als Cast zu bauen, wäre gelogen: Matrixwerte passen nicht in [0,1], und streckt man nur das Minimum auf Schwarz und das Maximum auf Weiß, weiß man nicht, wo 0 liegt. Die Vorzeichen von Kovarianz, Korrelation und Pseudoinverser bedeuten nichts, wenn man das nicht ablesen kann.
• a → Stärke der logarithmischen Kompression. Mit k = 10**(3a) - 1 y = sign(x) * log1p(k|x|) / log1p(k) (linear bei a=0, 1000-fache Kompression bei a=1). Verhindert bei Matrizen mit weit gespreizten Größenordnungen, etwa bei Konditionszahlen, dass kleine Einträge alle zu Schwarz zusammenfallen.
• b → Bezug. b < 0.5 streckt Min–Max der Daten auf [0,1], b >= 0.5 legt 0 auf 0.5 und skaliert symmetrisch mit dem Maximum von |x| (für vorzeichenbehaftete Matrizen; 0.5 ist neutral, hell = positiv, dunkel = negativ).
• Rückgabewert: float64 in derselben Form wie die Eingabe, Wertebereich [0,1]. Eine Matrix mit lauter gleichen Elementen ergibt gleichmäßig 0.5 (wird auf neutral gesetzt, damit auch auf der Min–Max-Seite nicht durch 0 geteilt wird).
• Leitfaden zur Familie gallery2d_bridge
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.
img_to_matrix 0.50 0.50 matrix_to_img 0.50 0.50
▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image als Eingabe)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
bridge)img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.