patch_features — SPC anomaly_patch op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: 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)(구현을 직접 호출하려면 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), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("patch_features"))

사용법

격자 위의 고전적 패치 특징: 패치마다 D차원 벡터(기울기·Gabor·LBP·주파수 대역·색) (table).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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.

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(anomaly_patch)

patchdist_fit · patchdist_score · patchbank_fit · patchbank_score

*Provenance: anomaly_patch.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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