descriptor_to_table — REPRCONV `descriptor` op

• Datenarten: descriptor → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.descriptor_to_table(descriptor) (die Implementierung direkt: import reprconv; reprconv.descriptor_to_table(descriptor); aus dem Register: opsreprconv.get("descriptor_to_table"))

Verwendung

Deskriptor → eine zusammenfassende table. Einwegs.

Liefert Dimension, Norm und Energiekonzentration (Anteil der obersten 10% an der normierten Quadratsumme). Es dient dazu zu sehen, "wie viele Dimensionen ein Deskriptor effektiv nutzt", und macht das Versagen sichtbar, viele Dimensionen zu haben, die fast alle 0 sind.

Args:

descriptor: (n,) oder (m, n).

Returns:

dict (shape / n / l2 / mean / std / min /

max / top10pct_energy / nonzero_fraction).

Raises:

ValueError: ungültige Form / nicht endlich.

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

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Gleiche Kategorie (`descriptor`)

descriptor_to_matrix · matrix_to_descriptor

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

descriptor_to_table — REPRCONV descriptor op