rmse — IMGMETRICS `fidelity` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse(a, b) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.rmse(a, b); aus dem Register: opsimgmetrics.get("rmse"))

Verwendung

Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers (in denselben Einheiten wie die Pixelwerte).

Formel: sqrt(mse(a, b)). Prüfung und Fehlerbedingungen wie bei mse -- ohne gleiche Form / nicht leer / endlich MetricContractError. Dimension und dtype sind egal.

• Rückgabewert: ein Python-float. Ist die Eingabe float in [0, 1], liegt auch der Wert in [0, 1]; bei uint8 auf der Skala 0-255. Lesbar als "um wie viele Graustufen im Mittel daneben".

• Es ist eine rohe Größe unabhängig von data_range, daher ist das Nebeneinanderstellen der rmse von 2 Paaren mit unterschiedlicher Skala kein Vergleich. Wird eine normierte Kennzahl gebraucht, psnr oder ssim.

• Bei Tiefe, CT, Reprojektion usw., wo "Pixelwert = physikalische Größe" gilt, ist sie direkt in dieser physikalischen Einheit.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• grasp_pose — py -3.11 examples/grasp_pose.py

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_ct_fidelity — py -3.11 examples/poc_ct_fidelity.py

• poc_datacenter_thermal_field — py -3.11 examples/poc_datacenter_thermal_field.py

• poc_polarization_specular — py -3.11 examples/poc_polarization_specular.py

• poc_structure_4d_deterioration — py -3.11 examples/poc_structure_4d_deterioration.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

Gleiche Kategorie (`fidelity`)

mse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

rmse — IMGMETRICS fidelity op