matrix_to_img — 2D `bridge` op

• 数据种类:matrix → image

• 调用:fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

matrix_to_img: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

扫描旋钮 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

阶段(前置算子 → 本算子，从左到右):

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

把矩阵变成供观看的灰度并转回图像 —— 这不是类型转换。

去程(img_to_matrix)已明确写明是值和形状都不变的纯粹的类型转换，

但若回程也同样只做转换就是在撒谎: 矩阵的值不在 [0,1] 内，只把最小值拉到黑、最大值拉到白的话，就不知道 0 在哪里。协方差、相关、伪逆矩阵的符号，读不出这一点就没有意义。

• a → 对数压缩的强度。令 k = 10**(3a) - 1，y = sign(x) * log1p(k|x|) / log1p(k)(a=0 为线性，a=1 时压缩 1000 倍)。对于像条件数那样数量级跨度很大的矩阵，防止小分量全部被压成黑色。

• b → 基准。b < 0.5 为把数据的 min–max 拉伸到 [0,1]，b >= 0.5 为把 0 放在 0.5，按 |x| 的最大值对称缩放(面向带符号的矩阵。0.5 为中性，亮 = 正，暗 = 负)。

• 返回值: 与输入形状相同的 float64，值域 [0,1]。所有元素相等的矩阵为均匀的 0.5(为了在 min–max 一侧也不发生除以 0，归于中性)。

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

img_to_matrix 0.50 0.50
matrix_to_img 0.50 0.50

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

matrix_to_img — 2D bridge op