fidelity op• Data kinds: image2d × image2d → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("mse"))
mean squared error। data_range पर निर्भर न करने वाली raw मात्रा।
सूत्र: mean((a - b)^2) (सभी तत्वों पर, float64 में गणना)।
• a, b: shape समान हो तो dimensions कोई भी (2-D grey, (H, W, 3), 3-D volume)। dtype भी कोई भी, लेकिन pixel मानों का पैमाना जैसा का तैसा आगे जाता है -- uint8 की 2 images और उन्हें /255 करके बनी float की 2 images में मान 255^2 गुना अलग होते हैं। एक ही पैमाने पर तुलना करनी हो तो psnr (data_range से normalise) इस्तेमाल करें।
• return value: Python का float। 0 पूर्ण मेल है, ऊपरी सीमा data_range^2 है।
• विफलता (MetricContractError): shape अलग / ख़ाली / NaN या Inf शामिल (चुपचाप propagate नहीं होने दिया जाता)।
square root चाहिए तो rmse। सब एक साथ मापना हो तो compare_images।
• 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)rmse · psnr · ssim · ms_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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