delta_e_map — IMGMETRICS `colordiff` op

• 資料種類:rgbimage × rgbimage → image2d

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(要直接呼叫實作,import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883));從台帳取用則 opsimgmetrics.get("delta_e_map"))

用法

兩張 sRGB 影像逐像素的色差圖。

用於以知覺色差而不是 RGB 均方誤差來看的入口。kind 為 "2000"(預設)或 "76"。

步驟:用 rgb_to_lab(·, white) 把 2 張圖轉為 Lab,kind="2000" 時逐像素取 delta_e_2000(CIEDE2000,kL = kC = kH = 1),"76" 時取 delta_e_76 (Lab 的歐氏距離)。

• rgb1、rgb2:同形且 ndim >= 3,最後一軸為 3((H, W, 3))。整數 dtype 按 dtype 的最大值正規化,float 必須在 [0, 1] 內(rgb_to_xyz 的約定)。請傳入sRGB 而不是線性 RGB。

• white:Lab 的白點(預設 D65)。

• 回傳值:(H, W) 的 float64。0 為同一顏色。取平均即成為整張影像的指標(向 compare_images 傳入 channel_axis 時會作為 delta_e_2000_mean 包含在內)。

• 失敗(MetricContractError):kind 不是上述值 / 形狀不同 / 不是 3 通道 / float 在 [0, 1] 之外。不接受灰階 (H, W)。

詳細使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• colorimetry — 測色與光譜知識 —— 顏色只由「光譜 × 光源 × 觀察者」決定

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• 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

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `image2d` 作為輸入)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

同類別(`colordiff`)

delta_e_2000 · delta_e_76

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

delta_e_map — IMGMETRICS colordiff op

用法