delta_e_2000 — IMGMETRICS colordiff op

• Data kinds: lab × lab → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_2000(lab1, lab2, kL=1.0, kC=1.0, kH=1.0) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_2000(lab1, lab2, kL=1.0, kC=1.0, kH=1.0), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("delta_e_2000"))

उपयोग

CIEDE2000 रंग अंतर (CIE 142-2001)।

3 स्थान जहाँ implementation अक्सर फिसलता है -- hue angle का औसत (0/360 के पार जाने का handling), 275° का rotation term, और chroma शून्य के पास (atan2(0, 0) का handling) -- Sharma, Wu & Dalal (2005) के 34 verification pairs से fix किए गए हैं (CIEDE2000_TEST_PAIRS / tests/test_imgmetrics.py)।

Parameters

lab1, lab2 : array_like

arrays जिनकी आख़िरी axis (L*, a*, b*) है। ये broadcast होते हैं।

kL, kC, kH : float

देखने की परिस्थितियों के parametric factors। default संदर्भ स्थिति का 1 है।

Returns

ndarray

ΔE00 (आख़िरी axis हटाया गया shape)।

उपयोग की विस्तृत guide

• image_difference_metrics family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• colorimetry — Colorimetry और spectra — रंग केवल spectrum × illuminant × observer से तय होता है

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 (image2d को input के रूप में लेते हैं)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

इसी category के (colordiff)

delta_e_76 · delta_e_map

*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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