delta_e_2000 — IMGMETRICS `colordiff` op

• 데이터 종류: lab × lab → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_2000(lab1, lab2, kL=1.0, kC=1.0, kH=1.0)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_2000(lab1, lab2, kL=1.0, kC=1.0, kH=1.0), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("delta_e_2000"))

사용법

CIEDE2000 색차(CIE 142-2001).

구현이 헛디디기 쉬운 3곳 -- 색상각의 평균(0/360을 넘는 처리), 275°의 회전 항, 채도 0 근방(atan2(0, 0)의 처리) -- 은 Sharma, Wu & Dalal (2005)의 34쌍 검증 쌍으로 고정해 두었다(CIEDE2000_TEST_PAIRS / tests/test_imgmetrics.py).

Parameters

lab1, lab2 : array_like

마지막 축이 (L*, a*, b*)인 배열. 브로드캐스트된다.

kL, kC, kH : float

관찰 조건의 파라메트릭 계수. 기본값은 기준 조건의 1.

Returns

ndarray

ΔE00(마지막 축이 빠진 형태).

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

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(`colordiff`)

delta_e_76 · delta_e_map

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

delta_e_2000 — IMGMETRICS colordiff op

사용법