delta_e_map — IMGMETRICS `colordiff` op

• 데이터 종류: rgbimage × rgbimage → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883)), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("delta_e_map"))

사용법

두 sRGB 이미지의 화소별 색차 맵.

RGB의 평균 제곱 오차가 아니라 지각적인 색차로 보기 위한 입구. kind는 "2000"(기본값) 또는 "76".

절차: 2장을 rgb_to_lab(·, white)로 Lab으로 하고, kind="2000"이면 delta_e_2000(CIEDE2000, kL = kC = kH = 1), "76"이면 delta_e_76 (Lab의 유클리드 거리)을 화소별로 취한다.

• rgb1, rgb2: 같은 형태이고 ndim >= 3, 마지막 축이 3((H, W, 3)). 정수 dtype은 dtype의 최댓값으로 정규화, float는 [0, 1] 필수(rgb_to_xyz 의 계약). 선형 RGB가 아니라 sRGB를 넘긴다.

• white: Lab의 백색점(기본값 D65).

• 반환값: (H, W)의 float64. 0이 같은 색. 평균을 취하면 영상 전체의 지표가 된다(compare_images에 channel_axis를 넘기면 delta_e_2000_mean으로 들어간다).

• 실패(MetricContractError): kind가 위 이외 / 형태가 다름 / 3 채널이 아님 / float가 [0, 1] 밖. 그레이 (H, W)는 받지 않는다.

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)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_colormap_readability — py -3.11 examples/poc_colormap_readability.py

• poc_pigment_unmixing — py -3.11 examples/poc_pigment_unmixing.py

• poc_white_balance — py -3.11 examples/poc_white_balance.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_2000 · delta_e_76

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

delta_e_map — IMGMETRICS colordiff op

사용법