patchdist_score — SPC anomaly_patch op

• データ種: image2d × table → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.patchdist_score(image, model, smooth=4.0) (実装を直接呼ぶなら import anomaly_patch; anomaly_patch.patchdist_score(image, model, smooth=4.0)、台帳から引くなら opsspc.get("patchdist_score"))

使い方

1 枚を位置ごとの正規分布に当てる: パッチごとのマハラノビス距離から異常地図を作る(table)。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

model comes from patchdist_fit; image must have the training images' shape. The grid of distances sqrt((x - mu)' P (x - mu)) is interpolated (bilinear, between patch centres) to the image size and smoothed by a Gaussian of smooth px (0 = no smoothing). Returns map (H, W; higher = more anomalous), grid (the raw distances), image_score (the maximum of the smoothed map) and smooth.

Raises ValueError for a model that is not a patchdist_fit result, a different image shape, or a negative / non-finite smooth.

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

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

同カテゴリ(anomaly_patch)

patch_features · patchdist_fit · patchbank_fit · patchbank_score

*Provenance: anomaly_patch.py — SPC 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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