rank_data — IMGMETRICS `iqa` op

• Datenarten: any → any

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_data(x) -> 'np.ndarray' (die Implementierung direkt: import iqatid; iqatid.rank_data(x) -> 'np.ndarray'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("rank_data"))

Verwendung

Mittlere Ränge (beginnend bei 1). Bindungen erhalten den Mittelwert ihrer Ränge (gleiche Definition wie 'average' in scipy.stats.rankdata).

Beispiel: [10, 20, 20, 30] → [1, 2.5, 2.5, 4]. ±inf erhalten den maximalen / minimalen Rang (untereinander gleichrangig). Raises ValueError: Länge unter 2, nan.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `any` als Eingabe)

rgb_to_lab · lab_to_rgb · rgb_to_xyz · xyz_to_lab · delta_e_2000 · delta_e_76 · delta_e_map · mse

Gleiche Kategorie (`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

rank_data — IMGMETRICS iqa op