fullseye

mse — IMGMETRICS fidelity op

• データ種: image2d × image2d → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b)、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("mse"))

使い方

平均二乗誤差。data_range に依らない生の量。

式: mean((a - b)^2)(全要素、float64 で計算)。

• a, b: 同じ形なら次元は問わない(2-D グレー、(H, W, 3)、3-D 体積)。 dtype も問わないが 画素値の尺度をそのまま引き継ぐ ―― uint8 の 2 枚と、 それを /255 した float の 2 枚では値が 255^2 倍違う。尺度を揃えて比べたい なら psnr(data_range で正規化)を使う。
• 返り値: Python の float。0 が完全一致、上限は data_range^2。
• 失敗(MetricContractError): 形が違う / 空 / NaN・Inf を含む(黙って伝播させない)。

平方根が要るなら rmse。まとめて測るなら compare_images。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリ ガイド

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)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

—

同カテゴリ(fidelity)

rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

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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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