fullseye
matrix_to_img — 2D bridge op
- データ種:
matrix→image - 呼び出し:
fullseye.apply(img, "matrix_to_img", a=0.5, b=0.5)(2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみa,b∈[0,1]のモデル)
図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力。点群は上から見た散布(明るさ = z)、1-D 列は折れ線、体積は z 方向の最大値投影、動画は中央フレーム、複素画像は振幅、絵にならない返り値は値そのもの。
つまみ a を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
つまみ b を振る(0.1 / 0.5 / 0.9、もう一方は既定):
段階(前置きの op → この op。左から順):
別の画像でも(合成シーン / 写真 / 硬貨。上段が入力、下段がその出力。つまみは既定):
使い方
行列を見るための濃淡にして画像へ戻す —— キャストではない。
行き(img_to_matrix)は値も形も変えない純粋なキャストだと明記して
あるが、戻りを同じくキャストにすると嘘になる: 行列の値は [0,1] に収まらず、
最小値が黒・最大値が白に伸びるだけだと 0 がどこかが分からない。
共分散・相関・擬似逆行列の符号は、そこが読めないと意味を持たない。
a→ 対数圧縮の強さ。k = 10**(3a) - 1としてy = sign(x) * log1p(k|x|) / log1p(k)(a=0 は線形、a=1 で 1000 倍の圧縮)。 条件数のように桁が開く行列で、小さい成分が全部黒に潰れるのを防ぐ。b→ 基準。b < 0.5はデータの min–max を [0,1] に伸ばす、b >= 0.5は 0 を 0.5 に置いて|x|の最大で対称に(符号つきの 行列向け。0.5 が中立、明るい = 正、暗い = 負)。- 返り値: 入力と同じ形の float64、値域 [0,1]。全要素が等しい行列は一様な 0.5(min–max 側でも 0 除算にならないよう中立へ倒す)。
詳しい使い方ガイド
参考(サンプルデータ・文献)
- サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
- 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
- アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
Studio で試す
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
img_to_matrix 0.50 0.50
matrix_to_img 0.50 0.50
実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)
- gallery2d_bridge —
py -3.11 examples/gallery2d_bridge.py
型が繋がる次の op(image を入力に取れる)
identity · gaussian · mean_box · mean_box_wh · bilateral · kuwahara · unsharp · median
同カテゴリ(bridge)
img_to_points · img_to_keypoints · img_to_signal · img_to_projection_profile · img_to_counts · img_to_matrix · img_to_video · img_to_volume
Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。
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