gmsd_map — IMGMETRICS `perceptual` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import iqafsim; iqafsim.gmsd_map(ref, dist, data_range: 'float' = 255.0, c: 'float' = 170.0, down_step: 'int' = 2) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("gmsd_map"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

GMS 地図 (2 m_r m_d + c)/(m_r² + m_d² + c) ∈ (0, 1] (論文式 3)。m = Prewitt([1 0 −1]×3 /3)勾配の大きさ、前処理は 2×2 平均 + 2 間引き

(:func:_average_downsample、原実装の 'same' 規約)。入力 (H, W) か (H, W, 3)(3-ch は Y = 0.299R+0.587G+0.114B、作者の慣例)。

Raises `ValueError`: 形が違う、c ≤ 0、down_step < 1。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

같은 카테고리(`perceptual`)

fsim · fsimc · fsim_pair · gmsd · vifp · phase_congruency_pc

*Provenance: iqafsim.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

gmsd_map — IMGMETRICS perceptual op

사용법