report op• Data kinds: image2d → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.data_range_of(*arrays, data_range=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.data_range_of(*arrays, data_range=None), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("data_range_of"))
• GPU: नहीं (केवल CPU reference implementation)
pixel मान किस दायरे में हो सकते हैं, यह तय करता है। अनुमान नहीं लगाता।
integer dtype (uint8 / uint16 / uint32 / int8 / int16) के लिए यह dtype से ही अद्वितीय रूप से तय होता है (बाकी integer dtypes का अनुमान नहीं लगाया जाता, इसलिए data_range स्पष्ट दें)। float को तभी 1.0 माना जाता है जब वह [0, 1] में हो, अन्यथा data_range स्पष्ट देना आवश्यक है।
[0, 1] के float को 255 मानकर PSNR मापने पर 48.13 dB का अंतर आता है, फिर भी कोई exception नहीं आता -- केवल एक विश्वसनीय दिखने वाली संख्या निकलती है, इसलिए यहीं रोका जाता है।
*arrays : ndarray
वे arrays जिन्हें pixel मानों की एक ही परिपाटी साझा करनी चाहिए (आमतौर पर 2 images)।
data_range : float, optional
स्पष्ट देने पर range। धनात्मक finite मान न हो तो ValueError।
float
• 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
scalar को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
report)compare_images · measure_with · metrics_table
*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)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.