typed op• 数据种类:keypoints → image
• 调用:fullseye.apply(img, "tb_keypoints_to_image2d", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])
*无图: 类型可达，但通用合成输入不在此算子的定义域内 —— 橋渡しで束縛した raster が 64×64 固定で、128×128 の点は外に落ちる。用法见下方可运行示例。*
图像坐标 (N,2) = (u, v) → 计数图像 (H, W)。keypoints 的第二个出口。
以 round(v) 为行、round(u) 为列各加 1。向像素网格的量化即为损失，与 keypoints_from_image2d 往返时位置会最多偏移 0.5 像素(在相隔充分的 225 个点上实测：每轴 RMS 0.2835 px = 与均匀量化的理论值 1/sqrt(12) = 0.2887 一致。按 2-D 距离为 sqrt(2) 倍的 0.4009 px，理论 sqrt(2/12) = 0.4082)。
★这里也曾经弄错过：差点把 2-D 距离的实测与 1-D 的理论值并列，读成"本该 0.29 却是 0.40" —— 把每轴的量与距离的量混在一起，正确的实现看起来就像是错的。相邻的点会作为连通分量融合，因此往返后点数也可能减少(实测：随机放置 60 个点得到 54 个点)。
范围外的点不会默默丢弃 —— 丢弃的话就无法区分是"检测减少了" 还是"图像太小了"。
Args:
keypoints: (N, 2) 的 (u, v)。
shape: (H, W)。
Returns:
(H, W) float64 的计数图像。
Raises:
ValueError: 形状不正确 / 非有限 / 存在范围外的点 / shape 超过上限。
桥接到 2-D 进化注册表的 reprconv op keypoints_to_image2d。实现相同，只是调用约定改为 op(v, a, b)。此 op 没有可调参数，a 和 b 都不使用。
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
下面的示例调用的是底层账本算子 keypoints_to_image2d。此桥接算子只是把同一实现适配为 fn(v, a, b) 约定，行为完全相同(只是调用形式不同)。
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
image 作为输入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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