matching op• Data kinds: points × points → matrix
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples) (implementation को सीधे call करना हो तो import colortransport; colortransport.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples), registry से लेना हो तो opscolortransport.get("gaussian_transport_map"))
• Ledger के ज़रिए return value: fullseye.ledger.gaussian_transport_map(...) केवल घोषित out type matrix का value लौटाता है (मूल function सहायक जानकारी भी लौटाता है)। जो हिस्सा छोड़ दिया गया है उसकी ज़रूरत हो तो fullseye.ledger.gaussian_transport_map.raw(...) का उपयोग करें, या colortransport.gaussian_transport_map को सीधे call करें।
2 point set को normal distribution मानने पर Monge map (A, b)।
x -> A (x - m1) + m2, जहाँ A है S1^-1/2 (S1^1/2 S2 S1^1/2)^1/2 S1^-1/2 (Bures geometry का closed form)। चूँकि यह covariance समेत transport करता है, channels के बीच का correlation बना रहता है।
degenerate स्थिति (किसी एक covariance के singular होने) में inverse square root नहीं बन सकता -- pseudo-inverse से बात टालने पर ऐसा map बनेगा जो "transport न कर पाने पर भी transport करने का दिखावा करता है", इसलिए ValueError।
• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है
• 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।
• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py
matrix को input के रूप में लेते हैं)sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence · transport_cost
matching)histogram_match · color_transfer
*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)।*
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