rank_kendall_b — IMGMETRICS `iqa` op

• Data kinds: any × any → scalar

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_kendall_b(x, y, chunk: 'int' = 512) -> 'float' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqatid; iqatid.rank_kendall_b(x, y, chunk: 'int' = 512) -> 'float', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("rank_kendall_b"))

उपयोग

Kendall का τ_b (बराबर rank के correction सहित) = (C − D) / sqrt((n0 − n1)(n0 − n2))।

C / D = concordant / discordant जोड़ियों की संख्या, n0 = n(n−1)/2, n1 / n2 = x पक्ष / y पक्ष में बराबर rank वाली जोड़ियों की संख्या। O(n²) गिनती एक बार में chunk rows के broadcast से होती है (n = 3000 पर 4.5e6 जोड़ियाँ, कुछ सेकंड)। monotonic वृद्धि पर 1, उलटने पर −1। कोई एक स्थिर हो तो nan। TID2013 का प्रकाशित Kendall τ_b है (14 metrics 3 अंकों तक मेल खाते हैं, τ_a से 4 हट जाते हैं)। ±inf का केवल क्रम इस्तेमाल होता है। Raises ValueError: लंबाई का मेल नहीं, 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_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

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

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

इसी category के (`iqa`)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · 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_kendall_b — IMGMETRICS iqa op