blinddeconv.output.tables module

blinddeconv.output.tables.clean_filter_names(df: DataFrame, col_name: str = 'filter') → DataFrame[исходный код]

blinddeconv.output.tables.dataframe_to_latex(df: DataFrame, caption: str = '', label: str = '', column_format: str | None = None) → str[исходный код]

blinddeconv.output.tables.escape_latex(val)[исходный код]: Экранирует спецсимволы (_, %, &).

blinddeconv.output.tables.prepare_best_worst_table(df: DataFrame, metric: str = 'psnr') → DataFrame[исходный код]

Таблица экстремумов (Лучший/Худший кейс) для конкретной метрики.

Args:: df: DataFrame с данными. metric: „psnr“ или „ssim“.
Returns:: DataFrame с колонками [Best {Metric} Gain, Worst {Metric} Gain]

blinddeconv.output.tables.prepare_comparison_pivot(df: DataFrame, metric: str = 'psnr', highlight_best: bool = True) → DataFrame[исходный код]: Кросс-таблица. Строки - фильтры/картинки, Столбцы - Алгоритмы. metric: „psnr“ или „ssim“

blinddeconv.output.tables.prepare_detailed_comparison(df: DataFrame, metric: str = 'psnr') → DataFrame[исходный код]: Таблица 2: Детальное сравнение. Строки: Test Case (Картинка + Фильтр) Столбец 1: Blurred Metric (База) Остальные столбцы: Алгоритмы

blinddeconv.output.tables.prepare_params_table(json_data: List[Dict]) → DataFrame[исходный код]

blinddeconv.output.tables.prepare_summary_improvement_table(df: DataFrame) → DataFrame[исходный код]: Таблица 1: Сводная статистика по ПРИРОСТУ (Improvement). Колонки: Algorithm, Mean PSNR Improv, Mean Time (если есть).

blinddeconv.output.tables.prepare_summary_table(df: DataFrame) → DataFrame[исходный код]: Сводная таблица: Mean +/- Std для PSNR, SSIM, Time.