fullseye

delta_e_map — IMGMETRICS colordiff op

• データ種: rgbimage × rgbimage → image2d
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883)) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883))、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("delta_e_map"))

使い方

2 枚の sRGB 画像の画素ごとの色差マップ。

RGB の平均二乗誤差ではなく知覚的な色差で見るための入口。 kind は "2000"(既定)または "76"。

手順: 2 枚を rgb_to_lab(·, white) で Lab にし、kind="2000" なら delta_e_2000(CIEDE2000、kL = kC = kH = 1)、"76" なら delta_e_76 (Lab のユークリッド距離)を画素ごとに取る。

• rgb1, rgb2: 同じ形で ndim >= 3、最後の軸が 3((H, W, 3))。 整数 dtype は dtype の最大値で正規化、float は [0, 1] 必須(rgb_to_xyz の契約)。線形 RGB ではなく sRGB を渡す。
• white: Lab の白色点(既定 D65)。
• 返り値: (H, W) の float64。0 が同一色。平均を取れば画像全体の指標になる (compare_images に channel_axis を渡すと delta_e_2000_mean として入る)。
• 失敗(MetricContractError): kind が上記以外 / 形が違う / 3 チャネルでない / float が [0, 1] の外。グレー (H, W) は受けない。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
• poc_colormap_readability — py -3.11 examples/poc_colormap_readability.py
• poc_pigment_unmixing — py -3.11 examples/poc_pigment_unmixing.py
• poc_white_balance — py -3.11 examples/poc_white_balance.py

型が繋がる次の op(image2d を入力に取れる)

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

同カテゴリ(colordiff)

delta_e_2000 · delta_e_76

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Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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