apply_transport — COLORTRANSPORT `plan_use` op

• Data kinds: transport_plan × signal → signal

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.apply_transport(plan, target_values) (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.apply_transport(plan, target_values), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("apply_transport"))

उपयोग

transport plan से target_values को मूल point पर वापस खींचता है (barycentric map)।

हर row (स्रोत) के लिए, ले जाए गए mass से weighted गंतव्य मानों का औसत लौटाता है। यही "plan का उपयोग करके तस्वीर सुधारने" का प्रवेश द्वार है -- अगर plan केवल बनाया जाए और उसका कोई उपयोग न हो,

तो sinkhorn का output ledger में बंद गली बन जाता है (वही "प्रवेश द्वार है पर consumer op नहीं" वाला रूप, जिसमें यह repo बार-बार फँसा है)।

शून्य mass वाली row का कोई गंतव्य नहीं होता -- 0 भरने पर "काले pixels" चुपचाप मिल जाते, इसलिए ValueError।

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है

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)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

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

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence

इसी category के (`plan_use`)

transport_cost

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

apply_transport — COLORTRANSPORT plan_use op