joint_histogram — IMGMETRICS `information` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → image2d

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

사용법

두 이미지의 결합 히스토그램(정규화한 결합 확률).

빈 폭은 data_range에서 정한다 -- 영상마다 min/max로 늘리고 줄이면, 균일하게 어두운 그림과 균일하게 밝은 그림의 상호 정보량이 같아지므로.

절차: 2장을 평탄화하고, 둘 다에 같은 빈 경계 [lo, lo + data_range] (lo = 2장의 최솟값 중 작은 쪽, bins 등분)로 numpy.histogram2d를 취하고, 총수로 나누어 결합 확률로 한다.

• a, b: 같은 형태(차원은 묻지 않음), 유한. dtype이 같지 않으면 data_range를 명시한다(혼재 dtype에서의 추정은 거부).

• bins: 2 이상의 정수.

• data_range: 정수 dtype은 자동(uint8 = 255 등), float는 [0, 1]일때만 1.0, 그 외에는 명시 필수.

• 반환값: (bins, bins)의 float64, 합은 1. 행이 a의 빈, 열이 b의 빈. lo + data_range를 넘는 값은 빈에 들어가지 않는다(세어지지 않는다).

• 실패(MetricContractError): 형태가 다름 / 비어 있음 / 비유한 / bins < 2 / 범위에 드는 표본이 0.

joint_entropy / mutual_information / image_entropy는 이 표에서 계산한다.

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(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

같은 카테고리(`information`)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information

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

joint_histogram — IMGMETRICS information op

사용법