score op• Data kinds: voxel × voxel → score
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.correlation_score(voxel_a, voxel_b) (implementation को सीधे call करना हो तो import reprconv; reprconv.correlation_score(voxel_a, voxel_b), registry से लेना हो तो opsreprconv.get("correlation_score"))
2 voxel → normalised cross-correlation का score volume। इस type में आने का एकमात्र रास्ता।
score वह type है जिसे refine_peak_newton consume करता है, लेकिन ledger के किसी भी op ने score नहीं बनाया (measured; generator का seed रखने के बाद ही यहाँ तक पहुँचा गया)। यहाँ FFT से circular cross-correlation लौटाया जाता है:
score[s] = sum_x (a[x] - mean_a) * (b[x + s] - mean_b) / (N * std_a * std_b)
इसलिए यदि b वह है जो a को np.roll से s0 खिसकाकर मिला है, तो peak ठीक s0 पर बनता है (closed form ground truth; test इसी का उपयोग करता है)। circular correlation होने से किनारे लिपट जाते हैं -- स्पष्ट रूप से लिखा गया है कि यह truncated correlation नहीं है।
Args:
voxel_a: (D, H, W)।
voxel_b: (D, H, W), voxel_a के समान shape।
Returns:
(D, H, W) float64, range लगभग [-1, 1] (पूर्ण मेल पर 1.0)।
Raises:
ValueError: 3-D नहीं / shape अलग / constant volume (standard deviation 0) / non-finite।
• 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_leak_localization — py -3.11 examples/poc_leak_localization.py
• representation_conversion — py -3.11 examples/representation_conversion.py
• representation_roundtrip — py -3.11 examples/representation_roundtrip.py
score को input के रूप में लेते हैं)score_to_position · score_to_image2d
score)score_to_position · score_to_image2d
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 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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