matrix_to_img — 2D `bridge` op

• 資料種類:matrix → image

• 呼叫:fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一張圖 + 兩個純量旋鈕 a,b∈[0,1])

matrix_to_img: input → output

*圖為在 128×128 合成輸入上實際執行的輸出。左為輸入，右為輸出。點雲以俯視散點顯示(亮度 = z)，一維序列為折線，體資料為沿 z 的最大值投影，影片為中間影格，複數影像為振幅；無法成像的回傳值直接顯示數值。*

掃描旋鈕 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

掃描旋鈕 b(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋鈕取預設):

階段(前置運算子 → 本運算子，由左至右):

換別的影像(合成場景 / 照片 / 硬幣。上排為輸入，下排為對應輸出。旋鈕取預設):

把矩陣變成供檢視的灰階並轉回影像 —— 這不是型別轉換。

去程(img_to_matrix)已明確寫明是值和形狀都不變的純粹的型別轉換，

但若回程也同樣只做轉換就是在說謊: 矩陣的值不在 [0,1] 內，只把最小值拉到黑、最大值拉到白的話，就不知道 0 在哪裡。共變異數、相關、偽逆矩陣的正負號，讀不出這一點就沒有意義。

• a → 對數壓縮的強度。令 k = 10**(3a) - 1，y = sign(x) * log1p(k|x|) / log1p(k)(a=0 為線性，a=1 時壓縮 1000 倍)。對於像條件數那樣數量級跨度很大的矩陣，防止小分量全部被壓成黑色。

• b → 基準。b < 0.5 為把資料的 min–max 拉伸到 [0,1]，b >= 0.5 為把 0 放在 0.5，依 |x| 的最大值對稱縮放(適用於帶正負號的矩陣。0.5 為中性，亮 = 正，暗 = 負)。

• 回傳值: 與輸入形狀相同的 float64，值域 [0,1]。所有元素相等的矩陣為均勻的 0.5(為了在 min–max 一側也不發生除以 0，歸於中性)。

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

下面的程式已確認可以執行(與圖相同的輸入)。在 Studio 說明中，此區塊會變成按鈕，可當場載入並執行。

img_to_matrix 0.50 0.50
matrix_to_img 0.50 0.50

• gallery2d_bridge — py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py

*Provenance: ops.py — 2D 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

matrix_to_img — 2D bridge op