information op• Data kinds: image2d × image2d → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("joint_histogram"))
2 image का joint histogram (normalised joint probability)।
bin की चौड़ाई data_range से तय होती है -- हर image के min/max से फैलाने-सिकोड़ने पर एकसमान अंधेरी तस्वीर और एकसमान चमकीली तस्वीर की mutual information समान हो जाती।
प्रक्रिया: 2 images को flatten करके, दोनों पर एक ही bin सीमाओं [lo, lo + data_range] (lo = 2 images के न्यूनतम मानों में से छोटा, bins बराबर भागों में) से numpy.histogram2d लिया जाता है, और कुल संख्या से भाग देकर joint probability बनाई जाती है।
• a, b: समान shape (dimensions कोई भी), finite। dtype समान न हों तो data_range स्पष्ट दें (मिश्रित dtypes से अनुमान अस्वीकार होता है)।
• bins: 2 या अधिक का पूर्णांक।
• data_range: integer dtype के लिए स्वचालित (uint8 = 255 आदि), float के लिए केवल [0, 1] में होने पर 1.0, अन्यथा स्पष्ट देना आवश्यक।
• return value: (bins, bins) का float64, योग 1। rows a के bins हैं, columns b के bins। lo + data_range से ऊपर के मान किसी bin में नहीं जाते (गिने नहीं जाते)।
• विफलता (MetricContractError): shape अलग / ख़ाली / non-finite / bins < 2 / range में आने वाले samples 0 हैं।
joint_entropy / mutual_information / image_entropy इसी तालिका से गणना करते हैं।
• 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
image2d को input के रूप में लेते हैं)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy
information)image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information
*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)।*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.