pairs_to_image2d — REPRCONV `pairs` op

• Data kinds: pairs → image2d

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

Usage

Pairs `(N,2) → a scatter-density image (H, W). The third exit from pairs`.

> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.

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。

References (sample data, literature)

• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).

• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.

• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.

Runnable examples (verified samples that actually call this op)

• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py

Ops the type connects to (they accept `image2d` as input)

keypoints_from_image2d

Same category (`pairs`)

pairs_to_signal · pairs_to_table

*Provenance: reprconv.py — REPRCONV operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*

pairs_to_image2d — REPRCONV pairs op