compare_images — IMGMETRICS `report` op

• Data kinds: image2d × image2d → metrics

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.compare_images(a, b, data_range=None, bins=64, channel_axis=None, ms=False) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.compare_images(a, b, data_range=None, bins=64, channel_axis=None, ms=False), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("compare_images"))

उपयोग

कई metric एक साथ मापता है, और क्या और कैसे मापा गया, यह भी साथ में लौटाता है।

return value के contract में data_range / bins / crop_border / SSIM window रखे गए हैं, ताकि केवल संख्याएँ figure caption में उतारने पर शर्तें गायब होने से बचा जा सके (इस repo में सचमुच हुई दुर्घटना का प्रकार)।

Returns

dict

{"mse", "rmse", "psnr", "ssim", "mutual_information", "normalized_mutual_information", "ncd", "contract": {...}}।

ms=True हो तो ms_ssim भी (size पर्याप्त न हो तो ValueError)।

रंगीन image में channel_axis देने पर delta_e_2000_mean भी शामिल होता है।

उपयोग की विस्तृत guide

• image_difference_metrics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`metrics` को input के रूप में लेते हैं)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · measure_with · metrics_table

इसी category के (`report`)

measure_with · 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)।*

compare_images — IMGMETRICS report op