fullseye

image_entropy — IMGMETRICS information op

• データ種: image2d → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.image_entropy(a, bins=64, data_range=None) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.image_entropy(a, bins=64, data_range=None)、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("image_entropy"))

使い方

1 枚のシャノンエントロピー [bit]。

mutual_information と同じビン割りで出すので、 mutual_information(a, a) == image_entropy(a) が厳密に成り立つ (テストで固定)。既存の entropy_gray / entropy_image(backends)は 別のビン割りなので値は一致しない ―― こちらは同時分布と整合する側。

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
• poc_dehazing — py -3.11 examples/poc_dehazing.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

—

同カテゴリ(information)

joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

---

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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