score op• 데이터 종류: voxel × voxel → score
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.correlation_score(voxel_a, voxel_b)(구현을 직접 호출하려면 import reprconv; reprconv.correlation_score(voxel_a, voxel_b), 원장에서 가져오려면 opsreprconv.get("correlation_score"))
두 voxel → 정규화 상호상관의 score 볼륨. 이 타입의 유일한 입구.
score는 refine_peak_newton이 소비하는 타입이지만, 대장의 어떤 op도 score를 생산하지 않았다(실측. 생성기의 씨앗을 두고서야 겨우 도달했다). 여기서는 FFT에 의한 순환 상호상관을 반환한다:
score[s] = sum_x (a[x] - mean_a) * (b[x + s] - mean_b) / (N * std_a * std_b)
따라서 b가 a를 s0만큼 np.roll한 것이라면, 피크는 엄밀히 s0에 선다(닫힌 식의 참값. 테스트가 이것을 사용한다). 순환 상관이므로 끝은 감겨 들어간다 —— 절단 상관이 아님을 명기해 둔다.
Args:
voxel_a: (D, H, W).
voxel_b: (D, H, W), voxel_a와 같은 형상.
Returns:
(D, H, W) float64, 값 범위는 대략 [-1, 1] (완전 일치에서 1.0).
Raises:
ValueError: 3-D가 아님 / 형상이 다름 / 상수 체적(표준편차 0) / 비유한.
• 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_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 를 입력으로 받는 것)score_to_position · score_to_image2d
score)score_to_position · score_to_image2d
*Provenance: reprconv.py — REPRCONV 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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