iqa op• Data kinds: any × table → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqatid; iqatid.tid2013_by_distortion(values, index: 'dict', idx=None) -> 'List[dict]', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("tid2013_by_distortion"))
हर distortion प्रकार (24) के लिए metric और MOS का rank correlation।
values वे मान हैं जो idx (ledger की row संख्याएँ; न दें = सभी 3000 rows) से मेल खाते हैं। हर row: type (1 से शुरू), name (readme TABLE I), n, n_inf, srocc, krocc (τ_b)। 1 प्रकार = 25 reference × 5 स्तर = 125 जोड़ियाँ। 2 से कम जोड़ियों वाले प्रकार nan देते हैं। distortion 18 (saturation बदलाव) में Y′ का PSNR 106 / 125 जोड़ियों में inf (बराबर rank) है, इसलिए उस प्रकार का rank correlation कम आता है -- यह metric का defect नहीं, बल्कि केवल luminance देखने वाले metric की सीमा है। Raises ValueError: लंबाई का मेल नहीं, nan।
• 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।
• 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
table को input के रूप में लेते हैं)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
iqa)luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values
*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)।*
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