keypoint op• Data kinds: keypoints → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64)) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.keypoints_to_image2d(keypoints, shape=(64, 64)), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("keypoints_to_image2d"))
image coordinate (N,2) = (u, v) → count image (H, W)। keypoints से 2रा निकास।
round(v) को row और round(u) को column मानकर 1-1 जोड़ा जाता है। pixel grid पर quantization ही loss है: keypoints_from_image2d के साथ round trip करने पर स्थान अधिकतम 0.5 pixel खिसकता है (एक-दूसरे से दूर 225 point पर measured: हर axis पर RMS 0.2835 px = uniform quantization के सैद्धांतिक मान 1/sqrt(12) = 0.2887 से मेल। 2-D distance में यह sqrt(2) गुना, 0.4009 px है, सिद्धांत sqrt(2/12) = 0.4082)। ★ यहाँ भी एक बार ग़लती हुई: 2-D distance के measured मान को 1-D के सैद्धांतिक मान के साथ रखकर "0.29 होना चाहिए पर 0.40 है" पढ़ने ही वाले थे -- axis वाली मात्रा और distance वाली मात्रा मिलाने पर सही implementation भी ग़लत दिखता है। पास-पास के point connected component के रूप में जुड़ जाते हैं, इसलिए round trip में point की संख्या भी घट सकती है (measured: 60 point random रखने पर 54 point)।
range के बाहर के point चुपचाप नहीं छोड़े जाते -- छोड़ने पर यह पहचानना असंभव हो जाता कि "detection कम हुए" या "image बहुत छोटी थी"।
Args:
keypoints: (N, 2) का (u, v)।
shape: (H, W)।
Returns:
(H, W) float64 count image।
Raises:
ValueError: shape ग़लत / non-finite / range के बाहर point हैं / shape सीमा से अधिक।
• 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।
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
image2d को input के रूप में लेते हैं)keypoint)keypoints_uv_to_points · points_zyx_to_keypoints_uv · keypoints_from_image2d · position_to_points · points_to_position
*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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