iqa op• Data kinds: any → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_index(root) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqatid; iqatid.tid2013_index(root) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("tid2013_index"))
mos_with_names.txt पढ़कर जोड़ों का ledger लौटाता है।
return value: names (3000, distribution की spelling जैसी ही), mos (3000,), ref / dist_type / level (हर एक int array, 1 से शुरू), ref_files (25 reference images के paths, क्रमांक के क्रम में), dist_files (3000 distorted images के paths, ledger के क्रम में), root। लेखक मान metrics_values/*.txt में नाम नहीं होते और वे इसी ledger के क्रम (i01_01_1 … i25_24_5) में होते हैं, इसलिए क्रम यही function संभालता है। Raises ValueError: rows की संख्या ≠ 3000, कोई नाम iXX_YY_Z.bmp के रूप में नहीं, नामों का set distorted_images/ के BMP से मेल नहीं खाता (case की अनदेखी करते हुए), 25 reference images पूरी नहीं, या MOS [0, 9] के बाहर।
• image_difference_metrics family guide
• 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।
• 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 को input के रूप में लेते हैं)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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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