delta_e_map — IMGMETRICS `colordiff` op

• データ種: rgbimage × rgbimage → image2d

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883)) (実装を直接呼ぶなら import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883))、台帳から引くなら opsimgmetrics.get("delta_e_map"))

使い方

2 枚の sRGB 画像の画素ごとの色差マップ。

RGB の平均二乗誤差ではなく知覚的な色差で見るための入口。

`kind は "2000"(既定)または "76"`。

手順: 2 枚を `rgb_to_lab(·, white) で Lab にし、kind="2000"` なら

`delta_e_2000(CIEDE2000、kL = kC = kH = 1)、"76" なら delta_e_76`

(Lab のユークリッド距離)を画素ごとに取る。

• `rgb1, rgb2: 同じ形で ndim >= 3、最後の軸が 3((H, W, 3)`)。

整数 dtype は dtype の最大値で正規化、float は `[0, 1] 必須(rgb_to_xyz`

の契約)。線形 RGB ではなく sRGB を渡す。

• `white`: Lab の白色点(既定 D65)。

• 返り値: `(H, W)` の float64。0 が同一色。平均を取れば画像全体の指標になる

(`compare_images に channel_axis を渡すと delta_e_2000_mean` として入る)。

• 失敗(`MetricContractError): kind` が上記以外 / 形が違う / 3 チャネルでない

/ float が `[0, 1] の外。グレー (H, W)` は受けない。

詳しい使い方ガイド

• image_difference_metrics ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

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)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

• poc_colormap_readability — py -3.11 examples/poc_colormap_readability.py

• poc_pigment_unmixing — py -3.11 examples/poc_pigment_unmixing.py

• poc_white_balance — py -3.11 examples/poc_white_balance.py

型が繋がる次の op(`image2d` を入力に取れる)

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

同カテゴリ(`colordiff`)

delta_e_2000 · delta_e_76

*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)。*

delta_e_map — IMGMETRICS colordiff op

使い方