colordiff op• Datenarten: lab × lab → image2d
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_76(lab1, lab2) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_76(lab1, lab2); aus dem Register: opsimgmetrics.get("delta_e_76"))
CIE76-Farbabstand — der euklidische Abstand im Lab-Raum.
Einfach, aber es passt nicht zur Wahrnehmung (besonders bei stark gesättigtem Blau), daher ist es nur als Vergleichsbasis vorhanden. Für die Praxis delta_e_2000.
Formel: sqrt((L1 - L2)^2 + (a1 - a2)^2 + (b1 - b2)^2).
• lab1, lab2: Arrays mit letzter Achse 3. Formen werden nach numpy-Regeln gebroadcastet (auch 1 Farbe (3,) mit einem Bild (H, W, 3)). Die Ausgabe von rgb_to_lab übergeben.
• Rückgabewert: float64 ohne die letzte Achse (bei Bildern (H, W)). 0 bedeutet gleiche Farbe. Als Faustregel gilt etwa 1 als Unterscheidungsschwelle und 2.3 als JND, aber bei dieser Formel sieht je nach Buntton und Buntheit derselbe Zahlenwert unterschiedlich aus.
• Fehler (MetricContractError): die letzte Achse einer der beiden ist nicht 3. Endlichkeit der Werte wird nicht geprüft (NaN breitet sich unverändert aus).
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• colorimetry — Farbmetrik und Spektren — Farbe ist nur durch Spektrum × Lichtart × Beobachter bestimmt
• 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.
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
image2d als Eingabe)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy
colordiff)*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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