report op• Data kinds: metrics × image2d × image2d → metrics
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.measure_with(report, a, b, ms=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.measure_with(report, a, b, ms=False), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("measure_with"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
पिछले माप जैसी बिल्कुल समान शर्तों में एक और जोड़ी मापता है।
compare_images (अनुबंध सहित) का रिटर्न मान प्राप्त करें और इसे वहां लिखें। रिकॉर्ड किए गए data_range / bins / ncd_levels का उपयोग करके फिर से मापें।
यह आवश्यक है क्योंकि इस रेपो में वास्तव में एक प्रकार की दुर्घटना हुई है --- केवल संख्याएँ स्थितियाँ आंकड़ों और तालिकाओं में कॉपी करके गायब हो जाती हैं। जब दो अलग-अलग मापे गए पीएसएनआर एक साथ रखे जाते हैं, यदि एक पक्ष data_range=1.0 है और दूसरा 255 है, तो 48.13 dB अंतर "सुधार" है मैं देख सकता हूं. यदि आप अपने आस-पास की स्थितियों को बदलते हैं, तो आप ऐसे संयोजन नहीं बना पाएंगे जिनकी तुलना नहीं की जा सके।
साथ ही, यह मेट्रिक्स प्रकार का उपभोक्ता भी है। केवल compare_images इस रेपो ने बार-बार उस स्थिति पर कदम रखा है जहां मेट्रिक्स का उत्पादन होता है और कोई भी इसे नहीं खाता है। यह बिल्कुल उसी प्रकार का था जिस प्रकार प्रवेश तो है लेकिन उपभोग का कोई विकल्प नहीं है'' (2026-09-02 को निरीक्षण के दौरान पता चला)।
रिपोर्ट: तानाशाही
compare_images या अनुबंध का वापसी मूल्य।
ए, बी: array_लाइक
दोबारा मापने के लिए दो टुकड़े.
एमएस: बूल
compare_images को पास करने के लिए मल्टीस्केल विनिर्देश।
हुक्म
रिपोर्ट का वही रूप. अनुबंध वैसा ही है जैसा प्राप्त हुआ था।
• image_difference_metrics family guide
• 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।
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
metrics को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · metrics_table
report)compare_images · metrics_table · data_range_of
*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 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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