information opimage2d × image2d → image2dimport fullseye as fs; fs.ledger.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None)、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("joint_histogram"))2 枚の同時ヒストグラム(正規化した同時確率)。
ビン幅は data_range から決める ―― 画像ごとに min/max で伸縮させると、
一様に暗い絵と一様に明るい絵の相互情報量が同じになるので。
手順: 2 枚を平坦化し、両方に 同じ ビン境界 [lo, lo + data_range]
(lo = 2 枚の最小値の小さいほう、bins 等分)で numpy.histogram2d を取り、
総数で割って同時確率にする。
a, b: 同じ形(次元は問わない)、有限。dtype は同じでなければ
data_range を明示する(混在 dtype からの推定は拒否)。bins: 2 以上の整数。data_range: 整数 dtype は自動(uint8 = 255 など)、float は [0, 1] の
ときだけ 1.0、それ以外は明示必須。(bins, bins) の float64、和は 1。行が a のビン、列が b のビン。
lo + data_range を超える値はビンに入らない(数えられない)。MetricContractError): 形が違う / 空 / 非有限 / bins < 2 /
範囲に入る標本が 0。joint_entropy / mutual_information / image_entropy はこの表から計算する。
py -3.11 examples/image_quality_metrics.pyimage2d を入力に取れる)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy
information)image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information
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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