fidelity op• Data kinds: image2d × image2d → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.ms_ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, weights=(0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333), crop_border=True) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.ms_ssim(a, b, data_range=None, win_size=11, sigma=1.5, K1=0.01, K2=0.03, weights=(0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333), crop_border=True), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("ms_ssim"))
multi-scale SSIM (Wang, Simoncelli & Bovik, Asilomar Conf. 2003)।
यह 5 स्तरों के downsampling से गुज़रता है, इसलिए आख़िरी स्तर पर 11 pixel का window बनने के लिए हर भुजा पर 176 pixel चाहिए। कम हों तो स्तरों की संख्या चुपचाप घटाई नहीं जाती -- अलग स्तर-संख्या वाला MS-SSIM एक अलग metric है, और तुलना करना झूठ होगा। कम हों तो ValueError।
केवल 2-आयामी grey images के लिए (रंगीन के लिए channel_axis नहीं, बल्कि हर channel के लिए अलग से call करें)।
• 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
scalar को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
fidelity)mse · rmse · psnr · ssim · ssim_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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