gaussian_transport_map — COLORTRANSPORT `matching` op

• 데이터 종류: points × points → matrix

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.gaussian_transport_map(src_samples, ref_samples), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("gaussian_transport_map"))

• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.gaussian_transport_map(...) 는 선언된 out 형 matrix 의 값만 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.gaussian_transport_map.raw(...) 를 쓰거나 colortransport.gaussian_transport_map 를 직접 호출하세요.

사용법

두 점군을 정규분포로 볼 때의 몽주 사상 (A, b).

x -> A (x - m1) + m2 이고, A 는 S1^-1/2 (S1^1/2 S2 S1^1/2)^1/2 S1^-1/2(Bures 기하의 닫힌 식). 공분산째 옮기므로 채널 간 상관이 유지된다.

퇴화(한쪽 공분산이 특이)에서는 역제곱근을 만들 수 없다 ―― 의사역으로 얼버무리면 "옮기지 못했는데 옮긴 척하는" 사상이 되므로 ValueError.

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`matrix` 를 입력으로 받는 것)

sinkhorn · sinkhorn_distance · sinkhorn_divergence · transport_cost

같은 카테고리(`matching`)

histogram_match · color_transfer

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

gaussian_transport_map — COLORTRANSPORT matching op

사용법