mse — IMGMETRICS `fidelity` op

• Datenarten: image2d × image2d → scalar

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b) (die Implementierung direkt: import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b); aus dem Register: opsimgmetrics.get("mse"))

Verwendung

Mittlerer quadratischer Fehler — eine rohe Größe, die nicht von `data_range` abhängt.

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

式: `mean((a - b)^2)`(全要素、float64 で計算)。

• `a, b: 同じ形なら次元は問わない(2-D グレー、(H, W, 3)`、3-D 体積)。

dtype も問わないが 画素値の尺度をそのまま引き継ぐ ―― uint8 の 2 枚と、

それを `/255 した float の 2 枚では値が 255^2` 倍違う。尺度を揃えて比べたい

なら `psnr(data_range` で正規化)を使う。

• 返り値: Python の `float。0 が完全一致、上限は data_range^2`。

• 失敗(`MetricContractError`): 形が違う / 空 / NaN・Inf を含む(黙って伝播させない)。

平方根が要るなら `rmse。まとめて測るなら compare_images`。

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie image_difference_metrics

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• image_quality_metrics — py -3.11 examples/image_quality_metrics.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `scalar` als Eingabe)

—

Gleiche Kategorie (`fidelity`)

rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

*Provenance: imgmetrics.py — IMGMETRICS Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

mse — IMGMETRICS fidelity op