joint_entropy — IMGMETRICS information op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

사용법

결합 엔트로피 H(A, B) [bit].

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

式: `-sum(p log2 p) を joint_histogram(a, b, bins, data_range)` の全セル

(`p > 0` のみ)について取る。

• `a, b: 同じ形、有限。dtype と data_range の扱いは joint_histogram`

と同じ(float は `[0, 1]` 以外なら明示必須)。

• `bins: 2 以上の整数。**値はビン数に依存する** ―― 上限は 2 log2(bins)`

(既定 64 で 12 bit)。他所の数値と比べるときは `bins と data_range` を揃える。

• 返り値: Python の `float、単位 bit、0` 以上。2 枚とも一様なら 0。

`H(A) + H(B) - H(A, B) が相互情報量(mutual_information`)。

• 失敗(`MetricContractError): 形が違う / 空 / 非有限 / bins < 2` /

`data_range` を推定できない。

位置合わせ(レジストレーション)の目的関数として、`mutual_information` /

`normalized_mutual_information` と併せて使う。

자세한 사용 가이드

• image_difference_metrics 패밀리 가이드

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(scalar 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(information)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

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

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