joint_entropy — IMGMETRICS `information` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

사용법

결합 엔트로피 H(A, B) [bit].

식: -sum(p log2 p)를 joint_histogram(a, b, bins, data_range)의 전 셀(p > 0만)에 대해 취한다.

• a, b: 같은 형태, 유한. dtype과 data_range의 취급은 joint_histogram 과 같다(float는 [0, 1] 이외라면 명시 필수).

• bins: 2 이상의 정수. 값은 빈 수에 의존한다 -- 상한은 2 log2(bins) (기본값 64에서 12 bit). 다른 곳의 수치와 비교할 때는 bins와 data_range를 맞춘다.

• 반환값: Python의 float, 단위 bit, 0 이상. 2장 모두 균일하면 0. H(A) + H(B) - H(A, B)가 상호 정보량(mutual_information).

• 실패(MetricContractError): 형태가 다름 / 비어 있음 / 비유한 / bins < 2 / data_range를 추정할 수 없음.

위치 맞춤(레지스트레이션)의 목적 함수로서, mutual_information / normalized_mutual_information과 함께 쓴다.

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`information`)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

joint_entropy — IMGMETRICS information op

사용법