perceptual op• Datenarten: image2d × image2d → scalar
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.fsim(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0) -> 'float' (die Implementierung direkt: import iqafsim; iqafsim.fsim(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0) -> 'float'; aus dem Register: opsimgmetrics.get("fsim"))
> Für diesen Operator gibt es noch keine Übersetzung. Es folgt der Originaltext unverändert.
FSIM(輝度のみ、1 = 同一、higher is better)。TID2013 の FSIM.txt と 4 桁一致するのは Y′ limited の灰色画像を渡したとき
(`iqatid.tid2013_evaluate(root, fsim, luma="limited_u8")、3,000 組 max |差| 5.0e-5)。詳細 :func:fsim_pair`。
• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics
• 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.
• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
scalar als Eingabe)luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index
perceptual)fsimc · fsim_pair · gmsd · gmsd_map · vifp · phase_congruency_pc
*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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