rank_spearman — IMGMETRICS `iqa` op

• データ種: any × any → scalar

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_spearman(x, y) -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import iqatid; iqatid.rank_spearman(x, y) -> 'float'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("rank_spearman"))

使い方

Spearman の順位相関 ρ = 平均順位どうしの Pearson 相関(同順位があっても正しい形。古典式 1 − 6Σd²/(n(n²−1)) は

同順位が無いときだけ一致)。単調増加で 1、反転で −1。どちらかが定数なら `nan`(順位の分散が 0、相関は定義されない)。

±inf は順序だけ使う(完全一致の PSNR = inf を落とさない)。Raises `ValueError`: 長さ不一致・2 未満・nan。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(`scalar` を入力に取れる)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同カテゴリ(`iqa`)

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

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

rank_spearman — IMGMETRICS iqa op

使い方