rank_spearman — IMGMETRICS `iqa` op

• Data kinds: any × any → scalar

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_spearman(x, y) -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqatid; iqatid.rank_spearman(x, y) -> 'float', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("rank_spearman"))

उपयोग

Spearman का rank correlation ρ = औसत rank के बीच Pearson correlation (बराबर rank होने पर भी सही रूप; पुराना सूत्र 1 − 6Σd²/(n(n²−1)) केवल तब मेल खाता है जब बराबर rank न हों)। monotonic बढ़ने पर 1, उलटने पर −1। कोई एक स्थिर हो तो nan (rank का variance 0 है, correlation परिभाषित नहीं)। ±inf का केवल क्रम उपयोग होता है (पूर्ण मेल वाला PSNR = inf छोड़ा नहीं जाता)। Raises ValueError: लंबाई मेल नहीं खाती, 2 से कम, nan।

उपयोग की विस्तृत guide

• image_difference_metrics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• 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

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`scalar` को input के रूप में लेते हैं)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

rank_spearman — IMGMETRICS iqa op