compressed_size — IMGMETRICS `compression` op

• Datenarten: image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.compressed_size(a, compressor='lzma') (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.compressed_size(a, compressor='lzma'); aus dem Register: opsimgmetrics.get("compressed_size"))

Verwendung

Größe des Arrays in Bytes nach verlustfreier Kompression — die Grundlage für ncd.

Bildcodecs werden nicht verwendet -- dazwischengeschaltet würde man die Eigenheiten dieser Implementierung messen. Nur zlib / lzma aus der stdlib. Unterschiede in dtype und shape ändern das Ergebnis, daher müssen die 2 verglichenen Bilder denselben dtype und dieselbe shape haben.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• 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.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`compression`)

ncd

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

compressed_size — IMGMETRICS compression op