pairs_to_image2d — REPRCONV `pairs` op

• Datenarten: pairs → image2d

• Aufruf: import reprconv; reprconv.pairs_to_image2d(pairs, shape=(64, 64)) (oder opsreprconv.get("pairs_to_image2d"))

Verwendung

Paare `(N,2) → ein Streudichtebild (H, W). Der dritte Ausgang aus pairs`.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

列 0 を行方向、列 1 を列方向に、それぞれの最小-最大で正規化して bin へ落とす

(2-D ヒストグラム)。位相図・相関図として見るためのもので、不可逆

(bin 幅ぶんの量子化 + 正規化で絶対値のスケールを捨てる)。

捨てたスケールは戻せるように `extent を…返さない —— 返すと image2d`

でなくなる。必要なら :func:pairs_to_table の `x_min` などを使う。

定数列(最小 == 最大)は 0.5 の位置へ集める(0 除算を避けるが、

それを「密度が中央に集中している」と読まれないよう、bin は 1 本だけ立つ)。

Args:

pairs: (N, 2)。

shape: (H, W)。

Returns:

(H, W) float64、最大値 1.0 に正規化した密度。

Raises:

ValueError: 形状不正 / 非有限 / shape が上限超。

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 `image2d` als Eingabe)

keypoints_from_image2d

Gleiche Kategorie (`pairs`)

pairs_to_signal · pairs_to_table

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

pairs_to_image2d — REPRCONV pairs op