rank_kendall_b — IMGMETRICS `iqa` op

• Datenarten: any × any → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_kendall_b(x, y, chunk: 'int' = 512) -> 'float' (die Implementierung direkt: import iqatid; iqatid.rank_kendall_b(x, y, chunk: 'int' = 512) -> 'float'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("rank_kendall_b"))

Verwendung

> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.

Kendall の τ_b(同順位補正あり)= (C − D) / sqrt((n0 − n1)(n0 − n2))。

C / D = 一致 / 不一致の対の数、n0 = n(n−1)/2、n1 / n2 = x 側 / y 側で同順位の対の数。O(n²) を `chunk` 行ずつの

放送で数える(n = 3000 で 4.5e6 対、数秒)。単調増加で 1、反転で −1。どちらかが定数なら `nan`。TID2013 の公表 Kendall は

τ_b(14 本が 3 桁一致、τ_a だと 4 本外れる)。±inf は順序だけ使う。Raises `ValueError`: 長さ不一致・2 未満・nan。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

rank_kendall_b — IMGMETRICS iqa op