mutual_information — IMGMETRICS `information` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

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

사용법

상호정보량 I(A; B) [bit] = H(A) + H(B) - H(A, B).

빈 수에 의존하므로(늘릴수록 위로 치우친다) bins는 명시적인 인수. 독립인 2장이라도 표본이 유한하므로 엄밀히 0이 되지는 않는다 -- 얼마나 위로 치우치는지는 테스트에 수치로 남겨 두었다.

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(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`information`)

image_entropy · joint_entropy · normalized_mutual_information · joint_histogram

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

mutual_information — IMGMETRICS information op

사용법