fidelity op• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("mse"))
평균 제곱 오차. data_range 에 의존하지 않는 날것의 양입니다.
식: mean((a - b)^2)(전 요소, float64로 계산).
• a, b: 같은 형태라면 차원은 묻지 않는다(2-D 그레이, (H, W, 3), 3-D 볼륨). dtype도 묻지 않지만 화소값의 척도를 그대로 이어받는다 -- uint8의 2장과, 그것을 /255한 float의 2장은 값이 255^2배 다르다. 척도를 맞춰 비교하고 싶다면 psnr(data_range로 정규화)을 쓴다.
• 반환값: Python의 float. 0이 완전 일치, 상한은 data_range^2.
• 실패(MetricContractError): 형태가 다름 / 비어 있음 / NaN, Inf를 포함(말없이 전파시키지 않는다).
제곱근이 필요하면 rmse. 한꺼번에 재려면 compare_images.
• image_difference_metrics 패밀리 가이드
• 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.
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
scalar 를 입력으로 받는 것)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
fidelity)rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map
*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.