joint_histogram — IMGMETRICS `information` op

• 데이터 종류: image2d × image2d → image2d

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

사용법

두 이미지의 결합 히스토그램(정규화한 결합 확률).

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

ビン幅は `data_range` から決める ―― 画像ごとに min/max で伸縮させると、

一様に暗い絵と一様に明るい絵の相互情報量が同じになるので。

手順: 2 枚を平坦化し、両方に同じビン境界 `[lo, lo + data_range]`

(`lo = 2 枚の最小値の小さいほう、bins 等分)で numpy.histogram2d` を取り、

総数で割って同時確率にする。

• `a, b`: 同じ形(次元は問わない)、有限。dtype は同じでなければ

`data_range` を明示する(混在 dtype からの推定は拒否)。

• `bins`: 2 以上の整数。

• `data_range: 整数 dtype は自動(uint8 = 255 など)、float は [0, 1]` の

ときだけ 1.0、それ以外は明示必須。

• 返り値: `(bins, bins) の float64、和は 1。行が a のビン、列が b` のビン。

`lo + data_range` を超える値はビンに入らない(数えられない)。

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

範囲に入る標本が 0。

`joint_entropy / mutual_information / image_entropy` はこの表から計算する。

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(`image2d` 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(`information`)

image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information

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

joint_histogram — IMGMETRICS information op

사용법