joint_entropy — IMGMETRICS `information` op

• 数据种类:image2d × image2d → scalar

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None)(要直接调用实现,import imgmetrics; imgmetrics.joint_entropy(a, b, bins=64, data_range=None);从台账取用则 opsimgmetrics.get("joint_entropy"))

用法

联合熵 H(A, B) [bit]。

> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。

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。

详细使用指南

• image_difference_metrics 族使用指南

参考(示例数据・文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者・年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `scalar` 作为输入)

—

同类别(`information`)

image_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information · joint_histogram

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

joint_entropy — IMGMETRICS information op

用法