descriptor op• 데이터 종류: matrix → descriptor
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.matrix_to_descriptor(matrix)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.matrix_to_descriptor(matrix), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("matrix_to_descriptor"))
matrix → 기술자. descriptor_to_matrix 의 역.
1 행의 행렬 (1, n) 은 (n,) 로 되돌린다(그것이 원래의 1-D 기술자이므로). 2 행 이상은 그대로. 이 비대칭은 의도적이며, 이것이 없으면 descriptor -> matrix -> descriptor 의 왕복이 (n,) 에서 (1,n) 으로조용히 형태를 바꾼다 = 형의 거짓말 그 자체가 된다.
★측정해서 남기는 비가역점: 그 대신, 원래부터 (1, n) 의 2-D 였던 기술자는왕복으로 (n,) 의 1-D 가 된다 —— (1,n) 의 행렬은 "1-D 기술자를 감싼 것"과 "행이 1 개뿐인 기술자 묶음"의 구별을 갖지 않으므로, 이 1 경우만은원리적으로 되돌릴 수 없다. 값은 모두 보존되므로 손실은 "행이 1 개였다"는메타 정보뿐. 어느 쪽을 비가역으로 할지 선택을 강요받는 상황에서, descriptor 의 압도적 다수(실측 14 producers 중 12 가 1-D)를 엄밀한 쪽에두었다. tests/test_reprconv.py::test_one_row_descriptor_ambiguity_is_documented 가 이 구멍을 막지 않고 고정하고 있다(숨기면 언젠가 조용히 형태가 바뀐다).
Args:
matrix: (m, n) 의 실수 배열.
Returns:
m == 1 이면 (n,), 그 외는 (m, n).
Raises:
ValueError: 2-D 가 아니다 / 비유한.
• 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.
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
descriptor 를 입력으로 받는 것)descriptor_to_matrix · descriptor_to_table
descriptor)descriptor_to_matrix · descriptor_to_table
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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