delta_e_76 — IMGMETRICS colordiff op

• Data kinds: lab × lab → image2d

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_76(lab1, lab2) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_76(lab1, lab2), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("delta_e_76"))

उपयोग

CIE76 रंग अंतर — Lab space में Euclidean दूरी।

सरल है, लेकिन धारणा (perception) से मेल नहीं खाता (ख़ासकर अधिक saturation वाले नीले रंग में), इसलिए इसे केवल तुलना के आधार के रूप में रखा गया है। व्यावहारिक उपयोग के लिए delta_e_2000।

सूत्र: sqrt((L1 - L2)^2 + (a1 - a2)^2 + (b1 - b2)^2)।

• lab1, lab2: arrays जिनकी आख़िरी axis 3 है। shapes numpy के नियमों से broadcast होते हैं (1 रंग (3,) और image (H, W, 3) की जोड़ी भी चलती है)। rgb_to_lab का output दें।

• return value: आख़िरी axis हटाए गए shape का float64 (image के लिए (H, W))। 0 का अर्थ एक ही रंग। मोटे तौर पर 1 के आसपास भेद की सीमा और 2.3 को JND कहा जाता है, लेकिन इस सूत्र में hue और chroma के अनुसार एक ही संख्या अलग दिख सकती है।

• विफलता (MetricContractError): किसी एक की आख़िरी axis 3 नहीं है। मानों की finiteness जाँची नहीं जाती (NaN वैसे ही propagate होता है)।

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_2000 · 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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