rank_data — IMGMETRICS `iqa` op

• Data kinds: any → any

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_data(x) -> 'np.ndarray' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqatid; iqatid.rank_data(x) -> 'np.ndarray', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("rank_data"))

उपयोग

औसत rank (1 से शुरू)। बराबर rank वालों को उनके rank का औसत मिलता है (scipy.stats.rankdata के 'average' जैसी ही परिभाषा)।

उदाहरण: [10, 20, 20, 30] → [1, 2.5, 2.5, 4]। ±inf को अधिकतम / न्यूनतम rank मिलता है (आपस में बराबर rank)। Raises ValueError: लंबाई 2 से कम, nan।

उपयोग की विस्तृत guide

• image_difference_metrics family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (`any` को input के रूप में लेते हैं)

rgb_to_lab · lab_to_rgb · rgb_to_xyz · xyz_to_lab · delta_e_2000 · delta_e_76 · delta_e_map · mse

इसी category के (`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate

*Provenance: iqatid.py — IMGMETRICS operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

rank_data — IMGMETRICS iqa op