information op• Data kinds: image2d × image2d → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("joint_entropy"))
joint entropy H(A, B) [bit]।
सूत्र: -sum(p log2 p) को joint_histogram(a, b, bins, data_range) के सभी cells (केवल p > 0) पर लिया जाता है।
• a, b: समान shape, finite। dtype और data_range का handling joint_histogram जैसा ही (float [0, 1] के बाहर हो तो स्पष्ट देना आवश्यक)।
• bins: 2 या अधिक का पूर्णांक। मान bins की संख्या पर निर्भर करता है -- ऊपरी सीमा 2 log2(bins) है (default 64 पर 12 bit)। कहीं और के मानों से तुलना करते समय bins और data_range मिलाएँ।
• return value: Python का float, इकाई bit, 0 या अधिक। 2 images दोनों एकसमान हों तो 0। H(A) + H(B) - H(A, B) mutual information (mutual_information) है।
• विफलता (MetricContractError): shape अलग / ख़ाली / non-finite / bins < 2 / data_range का अनुमान नहीं लग सकता।
alignment (registration) के objective function के रूप में mutual_information / normalized_mutual_information के साथ इस्तेमाल होता है।
• image_difference_metrics family guide
• 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।
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
information)image_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)।*
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