descriptor op• 資料種類:matrix → descriptor
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.matrix_to_descriptor(matrix)(要直接呼叫實作,import reprconv; reprconv.matrix_to_descriptor(matrix);從台帳取用則 opsreprconv.get("matrix_to_descriptor"))
matrix → 描述子。descriptor_to_matrix 的逆。
1 列的矩陣 (1, n) 還原為 (n,)(因為那就是原來的 1-D 描述子)。2 列以上原樣保留。這一不對稱是有意的,沒有它的話, descriptor -> matrix -> descriptor 的往返會把形狀從 (n,) 默默變成(1,n) = 型別謊言本身。
★量測並保留的不可逆點: 相應地,原本就是 (1, n) 的 2-D 描述子 往返後會變成 (n,) 的 1-D —— (1,n) 的矩陣無法區分「包著 1-D 描述子的東西」與「只有 1 列的描述子束」,所以只有這 1 種情況原理上無法還原。值全部保留,所以損失僅為「只有 1 列」這項後設資訊。在被迫選擇讓哪一側不可逆的情況下, 把 descriptor 的壓倒性多數(實測 14 個 producer 中有 12 個是 1-D)放在了嚴格一側。tests/test_reprconv.py::test_one_row_descriptor_ambiguity_is_documented 不堵上而是把這個洞固定下來(若隱藏起來,總有一天形狀會默默改變)。
Args:
matrix: (m, n) 的實數陣列。
Returns:
m == 1 時為 (n,),否則為 (m, n)。
Raises:
ValueError: 不是 2-D / 非有限。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
descriptor 作為輸入)descriptor_to_matrix · descriptor_to_table
descriptor)descriptor_to_matrix · descriptor_to_table
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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