delta_e_map — IMGMETRICS `colordiff` op

• 데이터 종류: rgbimage × rgbimage → image2d

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883))(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.delta_e_map(rgb1, rgb2, kind='2000', white=(0.95047, 1.0, 1.08883)), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("delta_e_map"))

사용법

두 sRGB 이미지의 화소별 색차 맵.

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

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。

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)

• 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

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_76

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

delta_e_map — IMGMETRICS colordiff op

사용법