perceptual op• Data kinds: image2d × image2d → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqafsim; iqafsim.gmsd(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0) -> 'float', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("gmsd"))
GMSD = GMS map का standard deviation (N−1, मूल implementation का std2, पेपर का समीकरण 5)। 0 = समान, जितना बड़ा उतना अधिक ख़राब (lower is better — MOS के साथ rank correlation ऋणात्मक है, और प्रकाशित table |ρ| देती हैं: TID2013 कुल |SROCC| 0.8038, द्वितीयक स्रोत 0.8044)। इनपुट (H, W) या (H, W, 3) (3-ch में Y)। iqatid.tid2013_evaluate(root, gmsd, luma="rgb")। Raises ValueError: gmsd_map जैसा ही, map 1 pixel का है (variance परिभाषित नहीं)।
• image_difference_metrics family guide
• 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।
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
scalar को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
perceptual)fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.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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