iqa op• Datenarten: any → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_index(root) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import iqatid; iqatid.tid2013_index(root) -> 'dict'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("tid2013_index"))
Liest mos_with_names.txt und gibt das Register (Ledger) der Paare zurück.
Rückgabe: names (3000, in der Schreibweise der Distribution), mos (3000,), ref / dist_type / level (je ein int-Array, 1-basiert), ref_files (Pfade der 25 Referenzen, nach Nummer), dist_files (Pfade der 3000 verzerrten Bilder, in Registerreihenfolge), root. Die Autorenwerte metrics_values/*.txt haben keine Namen und stehen in dieser Registerreihenfolge (i01_01_1 … i25_24_5), daher verwaltet diese Funktion die Reihenfolge. Raises ValueError: Zeilenzahl ≠ 3000, ein Name nicht in der Form iXX_YY_Z.bmp, die Namensmenge stimmt nicht mit den BMPs in distorted_images/ überein (ohne Groß-/Kleinschreibung), die 25 Referenzen sind nicht vollständig, MOS außerhalb von [0, 9].
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• 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.
• 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
table als Eingabe)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_by_distortion
iqa)luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate
*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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