bridge op• Data kinds: matrix → image
• Call: fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5) (2-D model = एक image + दो scalar knobs a,b∈[0,1])
*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 को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ matrix_to_img: knob a को बदलने का figure (docs site)
Knob b को बदलकर (0.1 / 0.5 / 0.9, दूसरा knob default पर):
▸ matrix_to_img: knob b को बदलने का figure (docs site)
Stages (पहले आने वाले ops → यह op, बाएँ से क्रम में):
▸ matrix_to_img: stages का figure (docs site)
दूसरी images पर भी (synthetic scene / photo / coins। ऊपर की row में inputs, नीचे की row में उनके outputs। Knobs default पर):
▸ matrix_to_img: दूसरी images पर output (docs site)
matrix को देखने के लिए gray levels में बदलकर वापस image बनाता है —— यह cast नहीं है।
जाने वाले रास्ते (img_to_matrix) के बारे में साफ़ लिखा है कि यह value और shape को न बदलने वाला शुद्ध cast है, लेकिन लौटने वाले रास्ते को भी वैसा ही cast बनाना झूठ होगा: matrix की value [0,1] में नहीं समातीं, और अगर सिर्फ़ minimum को काले और maximum को सफ़ेद तक खींचा जाए, तो पता नहीं चलता कि 0 कहाँ है। covariance, correlation और pseudo-inverse के sign का कोई अर्थ नहीं रहता अगर वह पढ़ा न जा सके।
• a → log compression की तीव्रता। k = 10**(3a) - 1 लेकर y = sign(x) * log1p(k|x|) / log1p(k) (a=0 पर linear, a=1 पर 1000 गुना compression)। condition number की तरह कई orders में फैली matrix में छोटे घटकों के पूरी तरह काले में दब जाने से बचाता है।
• b → आधार। b < 0.5 data के min–max को [0,1] तक खींचता है, b >= 0.5 0 को 0.5 पर रखकर |x| के maximum से symmetric करता है (signed matrix के लिए। 0.5 neutral है, चमकीला = धनात्मक, गहरा = ऋणात्मक)।
• लौटाता है: input जैसी ही shape का float64, range [0,1]। सभी element बराबर हों तो एकसमान 0.5 (min–max वाले पक्ष में भी 0 से भाग न हो, इसलिए neutral पर रखा जाता है)।
• gallery2d_bridge family guide
• 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।
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 matrix_to_img 0.50 0.50
▸ यह pipeline load करें · Load करके चलाएँ
• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
image को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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