patch_features — SPC `anomaly_patch` op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.patch_features(image, patch=8, stride=4, scales=(1.0, 2.0, 4.0), groups=('gradient', 'gabor', 'lbp'), n_orient=4) (implementation को सीधे call करना हो तो import anomaly_patch; anomaly_patch.patch_features(image, patch=8, stride=4, scales=(1.0, 2.0, 4.0), groups=('gradient', 'gabor', 'lbp'), n_orient=4), registry से लेना हो तो opsspc.get("patch_features"))

उपयोग

grid पर classical patch features: हर patch का D-आयामी vector (gradient, Gabor, LBP, frequency bands, colour) (table)।

> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।

image is (H, W) or (H, W, 3). Pixel channels are computed at every Gaussian scale in scales (sigma, px) and averaged over patch x patch windows every stride px:

intensity (smoothed mean), gradient (Gaussian-derivative magnitude and the doubled-angle components |g|cos2t, |g|sin2t: the structure tensor), gabor (zero-mean Gabor energy, wavelength 4 sigma, n_orient orientations), lbp (histogram of the 10 rotation-invariant uniform local binary patterns, radius = round(sigma)), color (red-green and yellow-blue opponents, needs a colour image). fourier is computed on the raw patches, not per scale: the log share of a Hann-windowed patch's spectrum in three radial bands. Returns features (gh, gw, D), names (D), grid (gh, gw), dim and the parameters.

Raises ValueError on an empty / non-finite / wrongly shaped image, an image smaller than patch, unknown groups, or color on a gray image.

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`table` को input के रूप में लेते हैं)

msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo

इसी category के (`anomaly_patch`)

patchdist_fit · patchdist_score · patchbank_fit · patchbank_score

*Provenance: anomaly_patch.py — SPC operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

patch_features — SPC anomaly_patch op