anomaly_patch op• Data kinds: image2d × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.patchbank_score(image, model, k=1, smooth=4.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import anomaly_patch; anomaly_patch.patchbank_score(image, model, k=1, smooth=4.0), registry से लेना हो तो opsspc.get("patchbank_score"))
एक image को memory bank से मिलाना: हर patch की सबसे निकट k अच्छे patches तक की दूरी से anomaly map बनाना (table)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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.
• 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।
• poc_patch_anomaly — py -3.11 examples/poc_patch_anomaly.py
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
anomaly_patch)patch_features · patchdist_fit · patchdist_score · patchbank_fit
*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)।*
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