Hinweise zur Bewertung der CG-Bildqualität in Python

Hintergrund

Ich möchte es einfach mit Jupyter-lab + numpy / scipy machen.

Es ist nichts für Leute, die gewöhnliche (?) Bildverarbeitung in der Welt machen.

Gängige Methode

SSIM

Im Bild

https://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/transform/plot_ssim.html

SNR

Es scheint in scipy zu sein, aber der Ausdruck selbst ist einfach, also scheint es besser, ihn in numpy zu schreiben

https://github.com/scipy/scipy/issues/9097

https://www.codespeedy.com/calculate-signal-to-noise-ratio-in-python/

Methode für CG

FLIP

ꟻLIP: A Difference Evaluator for Alternating Images https://research.nvidia.com/publication/2020-07_FLIP

Frisch gemacht mit HPG2020.

Es scheint, dass es zur Berechnung des Fehlers zwischen CG und Live-Aufnahme usw. verwendet werden kann.

Es gibt Implementierungen in verschiedenen Sprachen, einschließlich Implementierungen in numpy / scipy.

Andere

Detecting Bias in Monte Carlo Renderers using Welch’s t-test http://jcgt.org/published/0009/02/01/

Für Monte-Carlo-Rendering. Möglicherweise gibt es auch hier Python-Code.

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