Notes d'évaluation de la qualité d'image CG en Python

Contexte

Je veux le faire facilement avec Jupyter-lab + numpy / scipy.

Ce n'est pas pour les gens qui font du traitement d'image ordinaire (?) Dans le monde.

Méthode commune

SSIM

Dans skimage

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

SNR

Cela semble être en scipy, mais l'expression elle-même est facile, il semble donc préférable de l'écrire en numpy

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

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

Méthode pour CG

FLIP

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

Fraîchement fabriqué avec HPG2020.

Il semble qu'il puisse être utilisé pour calculer l'erreur entre CG et prise de vue en direct, et il est proposé à des utilisateurs comme nous.

Il existe des implémentations dans différents langages, y compris des implémentations dans numpy / scipy.

Autre

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

Pour le rendu Monte Carlo. Il peut y avoir du code python ici aussi.

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