rank_spearman — IMGMETRICS `iqa` op

• Datenarten: any × any → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_spearman(x, y) -> 'float' (die Implementierung direkt: import iqatid; iqatid.rank_spearman(x, y) -> 'float'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("rank_spearman"))

Verwendung

Spearmans Rangkorrelation ρ = Pearson-Korrelation zwischen mittleren Rängen (die Form, die auch bei Bindungen korrekt ist; die klassische Formel 1 − 6Σd²/(n(n²−1)) stimmt nur ohne Bindungen überein). 1 bei monoton steigend, −1 bei Umkehrung. Ist eine Seite konstant, nan (Varianz der Ränge ist 0, die Korrelation ist nicht definiert). ±inf wird nur über seine Reihenfolge verwendet (ein PSNR = inf bei exakter Übereinstimmung wird nicht verworfen). Raises ValueError: Längen ungleich, weniger als 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_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

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

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · 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_spearman — IMGMETRICS iqa op