variation op• 데이터 종류: table × video → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.varmodel_calibrate(model, good_images, far=None)(구현을 직접 호출하려면 import varmodel; varmodel.varmodel_calibrate(model, good_images, far=None), 원장에서 가져오려면 opsspc.get("varmodel_calibrate"))
적합에 쓰지 않은 양품으로 대역 반폭 k 를 다시 측정 (정규 가정이 깨지는 실영상용, table).
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
model is a varmodel_fit table; good_images (m, H, W) are good samples that were NOT used to fit it. Each is scored (varmodel_score, align="translate") and the pooled |z| of all valid pixels gives the empirical (1 - far) quantile, which replaces k (far defaults to the model's declared rate). Defects are never looked at: the threshold still comes from the good distribution, only measured instead of assumed. Real images break the per-pixel independent-normal model (residual misregistration, compression, lighting drift); the closed-form k then under-states the false alarms and this is the honest fix.
Returns a copy of the model with k / lower / upper replaced and k_declared (the closed-form k), k_source = held-out quantile, calibration_n_images, calibration_n_pixels and calibration_far_declared_k (the false-alarm rate the closed-form k actually had on these good images).
Raises ValueError on an empty / malformed / non-finite set, a shape mismatch, a model without the fitted keys, far outside its range, or fewer than 10/far calibration pixels (the quantile would rest on fewer than 10 exceedances).
• 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.
• poc_good_sample_variation_model — py -3.11 examples/poc_good_sample_variation_model.py
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
variation)varmodel_alignment · varmodel_band_k · varmodel_fit · varmodel_score
*Provenance: varmodel.py — SPC 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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