colordiff op• Data kinds: lab × lab → image2d
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_76(lab1, lab2) (to call the implementation directly, import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_76(lab1, lab2); from the registry, opsimgmetrics.get("delta_e_76"))
CIE76 colour difference — the Euclidean distance in Lab space.
> The detailed description below is the original text — the summary and the headings are translated.
単純だが知覚と合わない(特に彩度の高い青)ので、比較の基準としてのみ
置いてある。実用は :func:delta_e_2000。
式: `sqrt((L1 - L2)^2 + (a1 - a2)^2 + (b1 - b2)^2)`。
• `lab1, lab2`: 最後の軸が 3 の配列。形は numpy の規則でブロードキャストする
(1 色 `(3,) と画像 (H, W, 3) の組も可)。rgb_to_lab` の出力を渡す。
• 返り値: 最後の軸を落とした形の float64(画像なら `(H, W)`)。0 が同一色。
目安として 1 前後が判別閾、2.3 が JND と言われるが、この式では色相・彩度に
よって同じ数値でも見え方が違う。
• 失敗(`MetricContractError`): どちらかの最後の軸が 3 でない。値の有限性は
検査しない(NaN はそのまま伝播する)。
• image_difference_metrics family guide
• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない
• Sample-data catalog (download URLs / licences) — 2-D uses skimage.data (BSD/public domain) plus synthetic images; 3-D lists download URLs for real data sources (Stanford, PDS, …).
• Operator provenance and references — the sources of the research/methods this op family came from.
• The canonical algorithm (author, year) and its uses are named in the family usage guide above.
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
image2d as input)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy
colordiff)*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS operator registry. This per-op note is generated by tools/opdocs.py md (do not hand-edit).*
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