typed op• 資料種類:keypoints → image
• 呼叫:fullseye.apply(img, "tb_keypoints_to_image2d", 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])
*無圖: 型別可達，但通用合成輸入不在此運算子的定義域內 —— 橋渡しで束縛した raster が 64×64 固定で、128×128 の点は外に落ちる。用法見下方可執行範例。*
影像座標 (N,2) = (u, v) → 計數影像 (H, W)。keypoints 的第二個出口。
以 round(v) 為列、round(u) 為行各加 1。向像素網格的量化即為損失，與 keypoints_from_image2d 往返時位置會最多偏移 0.5 像素(在相隔充分的 225 個點上實測：每軸 RMS 0.2835 px = 與均勻量化的理論值 1/sqrt(12) = 0.2887 一致。以 2-D 距離為 sqrt(2) 倍的 0.4009 px，理論 sqrt(2/12) = 0.4082)。
★這裡也曾經弄錯過：差點把 2-D 距離的實測與 1-D 的理論值並列，讀成「本該 0.29 卻是 0.40」 —— 把每軸的量與距離的量混在一起，正確的實作看起來就像是錯的。相鄰的點會作為連通元件融合，因此往返後點數也可能減少(實測：隨機放置 60 個點得到 54 個點)。
範圍外的點不會默默丟棄 —— 丟棄的話就無法區分是「偵測減少了」還是「影像太小了」。
Args:
keypoints: (N, 2) 的 (u, v)。
shape: (H, W)。
Returns:
(H, W) float64 的計數影像。
Raises:
ValueError: 形狀不正確 / 非有限 / 存在範圍外的點 / shape 超過上限。
橋接到 2-D 演化註冊表的 reprconv op keypoints_to_image2d。實作相同，只是呼叫慣例改為 op(v, a, b)。此 op 沒有可調參數，a 與 b 都不使用。
• 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。
下面的範例呼叫的是底層帳本運算子 keypoints_to_image2d。此橋接運算子只是把同一實作適配為 fn(v, a, b) 慣例，行為完全相同(只是呼叫形式不同)。
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
image 作為輸入)identity · gaussian · mean_box · bilateral · unsharp · median · min_filter · max_filter
typed)tb_points_to_voxel · tb_estimate_point_normals · tb_iss_keypoints · tb_project_points · tb_render_point_depth · tb_statistical_outlier_removal · tb_radius_outlier_removal · tb_voxel_grid_downsample
*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)。*
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