anomaly_patch op• Datenarten: image2d × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.patchbank_score(image, model, k=1, smooth=4.0) (die Implementierung direkt: import anomaly_patch; anomaly_patch.patchbank_score(image, model, k=1, smooth=4.0); aus dem Register: opsspc.get("patchbank_score"))
Ein Bild gegen die Speicherbank bewerten: Anomaliekarte aus dem Abstand jedes Patches zu seinen k nächsten guten Patches (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
model comes from patchbank_fit; image must have the training images' shape. The distance (Euclidean, in standardised feature space; the mean over the k nearest) is computed exactly by brute force, interpolated to the image size and smoothed by a Gaussian of smooth px. Returns map (H, W), grid (raw distances), image_score (maximum of the smoothed map), k and smooth.
Raises ValueError for a model that is not a patchbank_fit result, a different image shape, k larger than the bank, or a negative / non-finite smooth.
• 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.
• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py
table als Eingabe)msa_anova_table · msa_gauge_rr · msa_bias_linearity · msa_attribute_agreement · gum_standard_uncertainty · gum_propagate · gum_expanded · gum_monte_carlo
anomaly_patch)patch_features · patchdist_fit · patchdist_score · patchbank_fit
*Provenance: anomaly_patch.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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