transform op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.abel_inverse_image(image, dr: 'float' = 1.0, *, center: 'float | None' = None, method: 'str' = 'onion') -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import mathtransforms; mathtransforms.abel_inverse_image(image, dr: 'float' = 1.0, *, center: 'float | None' = None, method: 'str' = 'onion') -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsmath.get("abel_inverse_image"))
축대칭 물체를 옆에서 찍은 영상(세로 = 대칭축 방향, 가로 = 축으로부터의 거리)을 행마다 역 Abel 변환하여 단면 영상으로 만든다.
불꽃·플라스마·분류의 사진에는 깊이 방향으로 더해진 투영만 찍힌다. 각 행을 중심 열에서 좌우로 나누고, 2개의 절반을 평균한 뒤(좌우 비대칭을 고르게 한다) 역 Abel 변환한다. center는 대칭축의 열(기본값 = 밝기의 무게중심, 행마다가 아니라 영상 전체에서 1개). 반환값 {"slice", "center", "asymmetry"} —— slice는 (H, R)의 f(z, r), asymmetry는 좌우 절반의 차이의 크기(0에 가까울수록 축대칭 가정이 성립한다).
게이트: 3-D 가우스 덩어리의 투영으로부터 단면의 가우스가 복원된다(닫힌 식).
mathops 의 모든 연산자는 입력을 검증한 뒤에 계산합니다(조용히 통과시키지 않습니다):
• complex 입력은 ValueError —— float64 로의 강제 변환은 허수부를 조용히 버립니다(numpy 는 ComplexWarning 만 내고 「그럴듯하게 틀린」 실수를 돌려줍니다). .real/.imag/abs() 를 명시하거나 복소수를 다루는 complexops 를 쓰세요.
• masked 요소가 있는 masked array 는 ValueError —— 마스크를 벗겨 아래 원값을 쓰는 암묵 변환을 거부합니다. 채울지 버릴지를 명시하세요.
• NaN/Inf 는 모든 입력에서 ValueError(개수를 명시하고 거부 —— 결과 전체로 전파되므로).
• 형상은 엄격: 1-D 와 2-D 를 암묵적으로 승격·브로드캐스트하지 않습니다(vector 슬롯에 matrix, matrix 슬롯에 vector 는 ValueError. reshape 를 명시하세요).
• 크기 상한: 행렬을 받는 연산자와 stat_histogram 의 bins 는 mathops.MAX_ELEMENTS(2^26 ≈ 6700 만 요소)를 넘으면 ValueError.
• 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.
• transforms_tour — py -3.11 examples/transforms_tour.py
table 를 입력으로 받는 것)dynsys_poincare_section · dwt_inverse · chebyshev_eval_nd
transform)abel_transform · abel_inverse · abel_revolve · hankel_transform · tf_poles_zeros · tf_freq_response · tf_impulse_response · tf_step_response
*Provenance: mathtransforms.py — MATH 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.