information op• 数据种类:image2d × image2d → image2d
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None)(要直接调用实现,import imgmetrics; imgmetrics.joint_histogram(a, b, bins=64, data_range=None);从台账取用则 opsimgmetrics.get("joint_histogram"))
两张图像的联合直方图(归一化后的联合概率)。
> 以下的详细说明为原文 —— 摘要与标题已翻译。
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。
• image_difference_metrics 族使用指南
• 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。
• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py
image2d 作为输入)mse · rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map · image_entropy · joint_entropy
information)image_entropy · joint_entropy · mutual_information · normalized_mutual_information
*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)。*
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