anomaly_patch op• Datenarten: image2d × table → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.patchdist_score(image, model, smooth=4.0) (die Implementierung direkt: import anomaly_patch; anomaly_patch.patchdist_score(image, model, smooth=4.0); aus dem Register: opsspc.get("patchdist_score"))
Ein Bild gegen die Normalverteilung je Position bewerten: Anomaliekarte aus der Mahalanobis-Distanz je Patch (table).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
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.
• 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.
• (noch keine)
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 · patchbank_fit · patchbank_score
*Provenance: anomaly_patch.py — SPC Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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