tid2013_evaluate — IMGMETRICS `iqa` op

• 데이터 종류: any × any → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_evaluate(root, fn: 'Callable[[np.ndarray, np.ndarray], float]', *, subset=None, luma: 'str' = 'limited_u8', index: 'Optional[dict]' = None) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import iqatid; iqatid.tid2013_evaluate(root, fn: 'Callable[[np.ndarray, np.ndarray], float]', *, subset=None, luma: 'str' = 'limited_u8', index: 'Optional[dict]' = None) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("tid2013_evaluate"))

사용법

자체 지표 fn(ref, dist) -> float를 TID2013의 쌍에 적용하여 MOS와의 순위 상관을 반환한다.

luma = "limited_u8"(작성자 규약의 Y′ uint8 (H, W)를 넘긴다, psnr.txt / ssim.txt와 비교할 때) / "rgb"(uint8 (H, W, 3)을그대로 넘긴다, psnrc.txt와 비교할 때). subset = None(3000쌍 전부) / 개수(대장의 앞 n개) / 이름의 열(대소문자 무시, 확장자는 임의). 참조 영상은 25장을 한 번만 읽는다.

반환값: values (n,), mos (n,), idx(대장의 행 번호), names, srocc, krocc(τ_b), n, n_inf, luma, seconds. fn이 inf를 반환하는 것은 정당(PSNR의 완전 일치). TID2013에서는 왜곡 18 "채도 변화"의 125쌍 중 106쌍에서 Y′가 참조와 1 화소도 다르지 않으며, 작성자는 psnr.txt에 그 행을 100000.0으로 쓰고, ssim.txt는 1.0(tid2013_compare의 inf_as). 순위 상관에서는 inf를 최대 순위로 취급한다. Raises ValueError: luma가 알 수 없음, fn이 수나 ±inf를 반환하지 않음(nan은 거부), subset이 부정.

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(`table` 를 입력으로 받는 것)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion

같은 카테고리(`iqa`)

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

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

tid2013_evaluate — IMGMETRICS iqa op

사용법