aggregate op• 데이터 종류: image2d → table
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.tiled_map(image, tile=16, stat='mean', overlap=0, drop_partial=False)(구현을 직접 호출하려면 import aoi; aoi.tiled_map(image, tile=16, stat='mean', overlap=0, drop_partial=False), 원장에서 가져오려면 opsaoi.get("tiled_map"))
• GPU: 없음(CPU 참조 구현만)
영상을 타일로 나누고 타일별 양을 작은 지도로 만든다. → dict.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
tile 画素角のタイルを tile - overlap 画素ずつずらして敷き、各タイルの中の量(TILE_STATS)を 1 つずつ計算して (h, w) の地図にする。AOI では、明るさのむら・ざらつき・欠陥の密度を「どのあたりが怪しいか」の粗い地図にして、次の段(閾値・spc の管理図)へ渡すのに使う。
半端なタイルを黙って捨てない。 画像の辺が tile で割り切れないとき、縁のタイルは小さくなる。既定(drop_partial=False)ではそれも計算に入れ、partial_tiles に件数を出す。drop_partial=True にすると縁を落とすが、そのときも dropped_tiles と covered_fraction に何をどれだけ捨てたかが出る —— どちらを選んでも、捨てたことが返り値に残る。
分解可能な量なら検算できる。 overlap=0 なら、タイルは画像を重なりなく覆う。stat="mean" の地図を counts で重み付けして平均すると、全画素の平均に一致する (門で 1e-15 の水準を固定してある)。"std" や "median" にこの性質は無い —— タイルごとの標準偏差を平均しても全体の標準偏差にはならないので、地図を「まとめ直す」使い方をするなら "mean" / "sum" / "count" に限ること。
tile が画像より大きいときは、タイルは 1 枚(= 画像全体)で partial_tiles=1。drop_partial=True だと残るタイルが 1 枚も無くなるので ValueError にする(空の地図を返すと、後段が「異常なし」と読む)。
Args:
image: (H, W)。
tile: タイルの一辺[px]。1 以上。
stat: TILE_STATS のどれか。
overlap: 隣のタイルと重ねる画素数。0 <= overlap < tile。
drop_partial: 縁の半端なタイルを落とすか。
Returns:
dict。map((h, w) float64)、counts((h, w) int、タイルごとの画素数)、
rows / cols(各タイルの左上の座標)、tile / overlap / stat、
partial_tiles(小さいタイルの数)、dropped_tiles(落とした数)、
covered_fraction(残したタイルが覆う画素の割合。overlap>0 では重なるので
1 を超えうる)、shape(元の画像の形)。
Raises:
ValueError: 2-D でない / 非有限 / stat が未知 / overlap が範囲外 /
drop_partial=True でタイルが 1 枚も残らない。
• 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.
• aoi_frontend_tour — py -3.11 examples/aoi_frontend_tour.py
table 를 입력으로 받는 것)symmetry_difference_map · symmetry_score
aggregate)—
*Provenance: aoi.py — AOI 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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