mse — IMGMETRICS fidelity op

• 資料種類:image2d × image2d → scalar

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b)(要直接呼叫實作,import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b);從台帳取用則 opsimgmetrics.get("mse"))

用法

均方誤差。不依賴 data_range 的原始量。

公式:mean((a - b)^2)(全部元素,以 float64 計算)。

• a、b:只要形狀相同,維數不限(2-D 灰階、(H, W, 3)、3-D 體資料)。dtype 也不限,但原樣沿用像素值的尺度 —— uint8 的 2 張圖,與把它們 /255 後的 float 2 張圖,值相差 255^2 倍。想統一尺度比較, 就用 psnr(用 data_range 正規化)。

• 回傳值:Python 的 float。0 為完全一致,上限為 data_range^2。

• 失敗(MetricContractError):形狀不同 / 為空 / 含 NaN、Inf(不會默默傳播)。

需要平方根就用 rmse。要一次量全部就用 compare_images。

詳細使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 scalar 作為輸入)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同類別(fidelity)

rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

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