delta_e_76 — IMGMETRICS `colordiff` op

• 데이터 종류: lab × lab → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_76(lab1, lab2)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_76(lab1, lab2), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("delta_e_76"))

사용법

CIE76 색차 —— Lab 공간에서의 유클리드 거리.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

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)。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy

같은 카테고리(`colordiff`)

delta_e_2000 · delta_e_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

delta_e_76 — IMGMETRICS colordiff op

사용법