iqa op• 데이터 종류: any → any
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_data(x) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import iqatid; iqatid.rank_data(x) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("rank_data"))
평균 순위(1부터 시작). 동순위는 같은 값들의 순위의 평균(scipy.stats.rankdata의 'average'와 같은 정의).
예: [10, 20, 20, 30] → [1, 2.5, 2.5, 4]. ±inf는 최대 / 최소의 순위(서로 동순위). Raises ValueError: 길이 2 미만, nan.
• 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.
• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py
any 를 입력으로 받는 것)rgb_to_lab · lab_to_rgb · rgb_to_xyz · xyz_to_lab · delta_e_2000 · delta_e_76 · delta_e_map · mse
iqa)luma_limited_u8 · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate
*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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