mse — IMGMETRICS fidelity op

• 데이터 종류: image2d × image2d → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.mse(a, b)(구현을 직접 호출하려면 import imgmetrics; imgmetrics.mse(a, b), 원장에서 가져오려면 opsimgmetrics.get("mse"))

사용법

평균 제곱 오차. `data_range` 에 의존하지 않는 날것의 양입니다.

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

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`。

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)

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같은 카테고리(fidelity)

rmse · psnr · ssim · ms_ssim · ssim_map

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

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