fidelity op• Data kinds: image2d × image2d → scalar
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.rmse(a, b) (implementation को सीधे call करना हो तो import imgmetrics; imgmetrics.rmse(a, b), registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("rmse"))
root mean squared error (pixel मान वाली ही इकाई में)।
सूत्र: sqrt(mse(a, b))। जाँच और विफलता की शर्तें mse जैसी ही -- समान shape / ख़ाली नहीं / finite, ये पूरे न हों तो MetricContractError। dimensions और dtype कोई भी।
• return value: Python का float। input [0, 1] का float हो तो मान भी [0, 1] में, uint8 हो तो 0-255 के पैमाने पर। इसे "औसतन कितने grey levels का अंतर" के रूप में पढ़ा जा सकता है।
• यह data_range से स्वतंत्र कच्ची मात्रा है, इसलिए अलग पैमानों वाली 2 जोड़ियों के rmse साथ रखने से तुलना नहीं होती। normalised metric चाहिए तो psnr या ssim।
• depth, CT, reprojection आदि जहाँ "pixel मान = भौतिक मात्रा" हो, वहाँ यह सीधे उसी भौतिक इकाई में होता है।
• 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।
• 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
scalar को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
fidelity)mse · 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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