descriptor_to_table — REPRCONV descriptor op

• Data kinds: descriptor → table

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

उपयोग

descriptor → सारांश table। एक-तरफ़ा।

dimension, norm और energy concentration (normalised sum of squares में ऊपर के 10% का हिस्सा) देता है। यह देखने के लिए है कि descriptor "असल में कितने dimension इस्तेमाल करता है", और dimension तो बहुत पर लगभग सब 0 होने वाली विफलता को दिखाता है।

Args:

descriptor: (n,) या (m, n)।

Returns:

dict (shape / n / l2 / mean / std / min /

max / top10pct_energy / nonzero_fraction)।

Raises:

ValueError: shape ग़लत / non-finite।

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

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

—

इसी category के (descriptor)

descriptor_to_matrix · matrix_to_descriptor

*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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