fidelity op• Datenarten: image2d × image2d → scalar
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b); aus dem Register: opsimgmetrics.get("mse"))
Mittlerer quadratischer Fehler — eine rohe Größe, die nicht von data_range abhängt.
Formel: mean((a - b)^2) (über alle Elemente, in float64 berechnet).
• a, b: beliebige Dimension, solange die Formen gleich sind (2-D Grau, (H, W, 3), 3-D-Volumen). Auch der dtype ist egal, aber die Skala der Pixelwerte wird unverändert übernommen -- 2 uint8-Bilder und dieselben 2 als float nach /255 unterscheiden sich im Wert um den Faktor 255^2. Für einen Vergleich auf gemeinsamer Skala psnr verwenden (normiert mit data_range).
• Rückgabewert: ein Python-float. 0 ist exakte Übereinstimmung, die Obergrenze ist data_range^2.
• Fehler (MetricContractError): Formen verschieden / leer / enthält NaN oder Inf (wird nicht stillschweigend weitergegeben).
Wird die Wurzel gebraucht, rmse. Um alles auf einmal zu messen, compare_images.
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
scalar als Eingabe)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
fidelity)rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map
*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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