descriptor_to_matrix — REPRCONV descriptor op

• Data kinds: descriptor → matrix

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.descriptor_to_matrix(descriptor) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.descriptor_to_matrix(descriptor), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("descriptor_to_matrix"))

उपयोग

descriptor → matrix। descriptor से निकास (उलटने योग्य)।

1-D descriptor (n,) को (1, n) की 1 row वाली matrix बनाया जाता है। 2-D descriptor bundle (sh_descriptor के (12, 9) जैसा "point x dimension") जस का तस गुज़रता है। ऐसा करने से descriptor bank पर mat_svd / mat_pinv / mat_cond सीधे लगाए जा सकते हैं -- descriptor मूल रूप से vector है, इसलिए उसे matrix vocabulary को देना packaging बदलना है, transformation नहीं।

matrix_to_descriptor के साथ round trip bit-दर-bit मेल खाता है (measured max|Δ| = 0.0)।

Args:

descriptor: (n,) या (m, n) real array।

Returns:

(1, n) या (m, n) float64।

Raises:

ValueError: 3-D या अधिक / non-finite / dict (fit_zernike dict लौटाता है, इसलिए

यहाँ अस्वीकार होता है -- विवरण इस module के docstring में)।

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।

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

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

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

matrix_to_descriptor · matrix_to_angle · matrix_to_rot_scale

इसी category के (descriptor)

matrix_to_descriptor · descriptor_to_table


*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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