data_range_of — IMGMETRICS report op

• Data kinds: image2d → scalar

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.data_range_of(*arrays, data_range=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.data_range_of(*arrays, data_range=None), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("data_range_of"))

उपयोग

pixel मान किस दायरे में हो सकते हैं, यह तय करता है। अनुमान नहीं लगाता।

integer dtype के लिए यह dtype से ही अद्वितीय रूप से तय होता है। float को तभी 1.0 माना जाता है जब वह [0, 1] में हो, अन्यथा data_range स्पष्ट देना आवश्यक है।

[0, 1] के float को 255 मानकर PSNR मापने पर 48.13 dB का अंतर आता है, फिर भी कोई exception नहीं आता -- केवल एक विश्वसनीय दिखने वाली संख्या निकलती है, इसलिए यहीं रोका जाता है।

Parameters

*arrays : ndarray

वे arrays जिन्हें pixel मानों की एक ही परिपाटी साझा करनी चाहिए (आमतौर पर 2 images)।

data_range : float, optional

स्पष्ट देने पर range। धनात्मक finite मान न हो तो ValueError।

Returns

float

उपयोग की विस्तृत guide

• image_difference_metrics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (scalar को input के रूप में लेते हैं)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

इसी category के (report)

compare_images · measure_with · metrics_table

*Provenance: imgmetrics.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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