iqa op• Data kinds: कोई नहीं → table (केवल arguments से तय होने वाला op — यह कोई image या data input नहीं लेता)
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_published() -> 'Dict[str, Tuple[float, float]]' (implementation को सीधे call करना हो तो import iqatid; iqatid.tid2013_published() -> 'Dict[str, Tuple[float, float]]', registry से लेना हो तो opsimgmetrics.get("tid2013_published"))
प्रकाशित rank correlation table {metric: (SROCC, KROCC)} (14 metric)।
स्रोत: https://www.ponomarenko.info/tid2013.htm(Last changed 2015-03-23) का "Ranking of compared metrics in accordance with Spearman / Kendall correlation with MOS", जो distribution की readme के TABLE III / IV के समान है। keys distribution की metrics_values/<key>.txt के file नाम (छोटे अक्षरों में) हैं। साथ दिए गए लेखक मानों और mos.txt से, Spearman = औसत rank और Kendall = τ_b लेने पर सभी 14 metrics 3 अंकों तक मेल खाते हैं (|अंतर| ≤ 0.0005 / 0.00044, 2026-10-04)। page की शुरुआत का "PSNR … is 0.69" और उपयोग उदाहरण का "FSIMc Full : 0.666" तालिका से मेल नहीं खाते (पहला TID2008 का बचा हुआ है, दूसरा τ_a 0.66626 से मेल खाता है -- दोनों अनुमान हैं), इसलिए gates में इस्तेमाल नहीं होते।
• 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 · tid2013_by_distortion
iqa)luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · rank_kendall_b · 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)।*
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