image_entropy — IMGMETRICS `information` op

• Data kinds: image2d → scalar

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.image_entropy(a, bins=64, data_range=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.image_entropy(a, bins=64, data_range=None), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("image_entropy"))

उपयोग

1 image की Shannon entropy [bit]।

यह mutual_information जैसी ही bin विभाजन इस्तेमाल करता है, इसलिए mutual_information(a, a) == image_entropy(a) ठीक-ठीक सही रहता है (test से fix किया गया)। मौजूदा entropy_gray / entropy_image (backends) अलग bin विभाजन इस्तेमाल करते हैं, इसलिए मान मेल नहीं खाते -- यह joint distribution के साथ संगत पक्ष है।

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)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

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

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

इसी category के (`information`)

joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

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

image_entropy — IMGMETRICS information op