delta_e_map — IMGMETRICS `colordiff` op

• 数据种类:rgbimage × rgbimage → image2d

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(要直接调用实现,import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883));从台账取用则 opsimgmetrics.get("delta_e_map"))

用法

两张 sRGB 图像逐像素的色差图。

用于以知觉色差而不是 RGB 均方误差来看的入口。kind 为 "2000"(默认)或 "76"。

步骤:用 rgb_to_lab(·, white) 把 2 幅图转为 Lab,kind="2000" 时逐像素取 delta_e_2000(CIEDE2000,kL = kC = kH = 1),"76" 时取 delta_e_76 (Lab 的欧氏距离)。

• rgb1、rgb2:同形且 ndim >= 3,最后一轴为 3((H, W, 3))。整数 dtype 按 dtype 的最大值归一化,float 必须在 [0, 1] 内(rgb_to_xyz 的约定)。请传入sRGB 而不是线性 RGB。

• white:Lab 的白点(默认 D65)。

• 返回值:(H, W) 的 float64。0 为同一颜色。取平均即成为整幅图像的指标(向 compare_images 传入 channel_axis 时会作为 delta_e_2000_mean 包含在内)。

• 失败(MetricContractError):kind 不是上述值 / 形状不同 / 不是 3 通道 / float 在 [0, 1] 之外。不接受灰度 (H, W)。

详细使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• colorimetry — 测色与光谱知识 —— 颜色只由“光谱 × 光源 × 观察者”决定

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `image2d` 作为输入)

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

同类别(`colordiff`)

delta_e_2000 · delta_e_76

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

delta_e_map — IMGMETRICS colordiff op

用法