fullseye

tid2013_evaluate — IMGMETRICS `iqa` op

データ種: any × any → table
呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.tid2013_evaluate(root, fn: 'Callable[[np.ndarray, np.ndarray], float]', *, subset=None, luma: 'str' = 'limited_u8', index: 'Optional[dict]' = None) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import iqatid; iqatid.tid2013_evaluate(root, fn: 'Callable[[np.ndarray, np.ndarray], float]', *, subset=None, luma: 'str' = 'limited_u8', index: 'Optional[dict]' = None) -> 'dict'、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("tid2013_evaluate"))

使い方

自前の指標 fn(ref, dist) -> float を TID2013 の組に当て、MOS との順位相関を返す。

luma = "limited_u8"(作者規約の Y′ uint8 (H, W) を渡す、psnr.txt / ssim.txt と比べるとき)/ "rgb"(uint8 (H, W, 3) をそのまま渡す、psnrc.txt と比べるとき)。subset = None(3000 組全部)/ 個数(台帳の先頭 n)/ 名前の列(大文字小文字無視、拡張子は任意)。参照画像は 25 枚を一度だけ読む。返り値: values (n,)、mos (n,)、idx(台帳の行番号)、names、srocc、krocc(τ_b)、n、n_inf、luma、seconds (評価にかかった実時間。呼ぶたびに変わる唯一の欄で、決定性の検査からは外してある —— tools/ledger_contracts.VOLATILE_FIELDS)。 fn が inf を返すのは正当(PSNR の完全一致)。TID2013 では歪み 18「彩度変化」の 125 組のうち 106 組で Y′ が参照と 1 画素も変わらず、作者は psnr.txt にその行を 100000.0 と書き、ssim.txt は 1.0(:func:tid2013_compare の inf_as)。順位相関では inf を最大の順位として扱う。Raises ValueError: luma が未知、fn が数か ±inf を返さない(nan は拒否)、subset が不正。

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(`table` を入力に取れる)

luma_limited_u8 · rank_data · tid2013_index · tid2013_by_distortion

同カテゴリ(`iqa`)

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

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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