joint_histogram — IMGMETRICS information op

• 데이터 종류: image2d × image2d → image2d

• 호출: import imgmetrics; imgmetrics.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None)(또는 opsimgmetrics.get("joint_histogram"))

사용법

두 이미지의 결합 히스토그램(정규화한 결합 확률).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

ビン幅は `data_range` から決める ―― 画像ごとに min/max で伸縮させると、

一様に暗い絵と一様に明るい絵の相互情報量が同じになるので。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

타입이 이어지는 다음 연산자(image2d 를 입력으로 받는 것)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

같은 카테고리(information)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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