mse — IMGMETRICS fidelity op

• 数据种类:image2d × image2d → scalar

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b)(要直接调用实现,import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b);从台账取用则 opsimgmetrics.get("mse"))

用法

均方误差。不依赖 data_range 的原始量。

公式:mean((a - b)^2)(全部元素,以 float64 计算)。

• a、b:只要形状相同,维数不限(2-D 灰度、(H, W, 3)、3-D 体数据)。dtype 也不限,但原样沿用像素值的尺度 —— uint8 的 2 幅图,与把它们 /255 后的 float 2 幅图,值相差 255^2 倍。想统一尺度比较, 就用 psnr(用 data_range 归一化)。

• 返回值:Python 的 float。0 为完全一致,上限为 data_range^2。

• 失败(MetricContractError):形状不同 / 为空 / 含 NaN、Inf(不会默默传播)。

需要平方根就用 rmse。要一次测全部就用 compare_images。

详细使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 scalar 作为输入)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同类别(fidelity)

rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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