report op• Data kinds: metrics → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.metrics_table(report, order=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.metrics_table(report, order=None), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("metrics_table"))
report को (name, value) की table में बदलता है — शर्तों वाली row भी हमेशा साथ में रखी जाती हैं।
इस op का मुख्य उद्देश्य यह है कि केवल संख्याओं वाली तालिका बन ही न सके। contract की हर प्रविष्टि 条件: <name> के रूप में उसी तालिका में आती है।
• report: compare_images या measure_with का return value (contract key वाला dict)। इसके अलावा कुछ भी हो तो MetricContractError।
• order: सबसे आगे रखे जाने वाले metric नामों का क्रम (न दें तो keys का dictionary क्रम)। report में न होने वाले नाम चुपचाप छोड़ दिए जाते हैं, और "contract" को metric के रूप में नहीं रखा जाता।
• return value: (name, value) tuples की list। metric rows के बाद contract की हर प्रविष्टि "条件: data_range" की तरह keys के dictionary क्रम में जोड़ी जाती है। मान रूपांतरित नहीं होते (None और inf भी वैसे ही रहते हैं)।
figure caption या Markdown तालिका में उतारने से ठीक पहले रखें। शर्त वाली rows हटाकर paste न करें -- अलग data_range वाले 2 PSNR साथ रखने पर 48 dB का दिखावटी अंतर आता है।
• 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।
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
table को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion
report)compare_images · measure_with · data_range_of
*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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