descriptor_to_matrix — REPRCONV descriptor op

• 데이터 종류: descriptor → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.descriptor_to_matrix(descriptor)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.descriptor_to_matrix(descriptor), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("descriptor_to_matrix"))

사용법

기술자 → matrix. descriptor 의 출구(가역).

1-D 기술자 (n,) 는 (1, n) 의 1 행 행렬로 만든다. 2-D 기술자 묶음(sh_descriptor 의 (12, 9) 같은 "점 x 차원")은 그대로 통과시킨다. 이렇게 해 두면 기술자 뱅크에 mat_svd / mat_pinv / mat_cond 가 그대로 걸린다 —— 기술자는 본질적으로 벡터이므로, 행렬 어휘로 넘기는 것은포장을 바꾸는 것이지 변형이 아니다.

matrix_to_descriptor 와 왕복하여 bit 일치(실측 max|Δ| = 0.0).

Args:

descriptor: (n,) 또는 (m, n) 의 실수 배열.

Returns:

(1, n) 또는 (m, n) float64.

Raises:

ValueError: 3-D 이상 / 비유한 / dict(fit_zernike 는 dict 를 반환하므로

여기서 거부된다 —— 자세한 것은 본 모듈 docstring).

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py

타입이 이어지는 다음 연산자(matrix 를 입력으로 받는 것)

matrix_to_descriptor · matrix_to_angle · matrix_to_rot_scale

같은 카테고리(descriptor)

matrix_to_descriptor · descriptor_to_table

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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