rank_spearman — IMGMETRICS `iqa` op

• 데이터 종류: any × any → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_spearman(x, y) -> 'float'(구현을 직접 호출하려면 import iqatid; iqatid.rank_spearman(x, y) -> 'float', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("rank_spearman"))

사용법

Spearman의 순위 상관 ρ = 평균 순위끼리의 Pearson 상관(동순위가 있어도 올바른 형태. 고전식 1 − 6Σd²/(n(n²−1))은 동순위가 없을 때만 일치). 단조 증가면 1, 반전이면 −1. 어느 한쪽이 상수이면 nan(순위의 분산이 0, 상관이 정의되지 않는다). ±inf는 순서만 쓴다(완전 일치의 PSNR = inf를 떨어뜨리지 않는다). Raises ValueError: 길이 불일치·2 미만·nan.

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)

• 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

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

같은 카테고리(`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · 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).*

rank_spearman — IMGMETRICS iqa op

사용법