image_entropy — IMGMETRICS `information` op

• Datenarten: image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.image_entropy(a, bins=64, data_range=None) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.image_entropy(a, bins=64, data_range=None); aus dem Register: opsimgmetrics.get("image_entropy"))

Verwendung

Shannon-Entropie eines Bildes [bit].

Es verwendet dieselbe Bin-Einteilung wie mutual_information, daher gilt mutual_information(a, a) == image_entropy(a) exakt (per Test festgenagelt). Die vorhandenen entropy_gray / entropy_image (backends) verwenden eine andere Bin-Einteilung, daher stimmen die Werte nicht überein -- diese hier ist die mit der Verbundverteilung konsistente.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`information`)

joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

image_entropy — IMGMETRICS information op