gmsd_map — IMGMETRICS `perceptual` op

• Data kinds: image2d × image2d → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqafsim; iqafsim.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("gmsd_map"))

उपयोग

GMS map (2 m_r m_d + c)/(m_r² + m_d² + c) ∈ (0, 1] (पेपर का समीकरण 3)। m = Prewitt ([1 0 −1]×3 /3) gradient का परिमाण, preprocessing 2×2 mean + 2 से decimation (_average_downsample, मूल implementation की 'same' परिपाटी)। इनपुट (H, W) या (H, W, 3) (3-ch में Y = 0.299R+0.587G+0.114B, लेखकों की परिपाटी)। Raises ValueError: shape अलग हैं, c ≤ 0, down_step < 1।

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)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`image2d` को input के रूप में लेते हैं)

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

इसी category के (`perceptual`)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · vifp · phase_congruency_pc

*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

gmsd_map — IMGMETRICS perceptual op