fullseye

rank_kendall_b — IMGMETRICS iqa op

• データ種: any × any → scalar
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.rank_kendall_b(x, y, chunk: 'int' = 512) -> 'float' (実装を直接呼ぶなら import iqatid; iqatid.rank_kendall_b(x, y, chunk: 'int' = 512) -> 'float'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("rank_kendall_b"))

使い方

Kendall の τ_b(同順位補正あり)= (C − D) / sqrt((n0 − n1)(n0 − n2))。

C / D = 一致 / 不一致の対の数、n0 = n(n−1)/2、n1 / n2 = x 側 / y 側で同順位の対の数。O(n²) を chunk 行ずつの 放送で数える(n = 3000 で 4.5e6 対、数秒)。単調増加で 1、反転で −1。どちらかが定数なら nan。TID2013 の公表 Kendall は τ_b(14 本が 3 桁一致、τ_a だと 4 本外れる)。±inf は順序だけ使う。Raises ValueError: 長さ不一致・2 未満・nan。

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)

• poc_iqa_fsim_gmsd_vif — py -3.11 examples/poc_iqa_fsim_gmsd_vif.py
• poc_iqa_tid2013 — py -3.11 examples/poc_iqa_tid2013.py

型が繋がる次の op(scalar を入力に取れる)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index

同カテゴリ(iqa)

luma_limited_u8 · rank_data · rank_spearman · tid2013_published · tid2013_root · tid2013_index · tid2013_metric_values · tid2013_evaluate

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Provenance: iqatid.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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