cover_ratio_grade — SEGMENTATION `plant` op

• データ種: signal → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.cover_ratio_grade(fraction, *, edges: 'Sequence[float]' = (0.05, 0.25, 0.5)) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import cropweed; cropweed.cover_ratio_grade(fraction, *, edges: 'Sequence[float]' = (0.05, 0.25, 0.5)) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("cover_ratio_grade"))

使い方

被度(面積の割合 0..1)を、宣言した境 edges で段階 0..len(edges) に分ける。

段階 k は edges[k−1] <= f < edges[k] (境ちょうどは上の段階)。既定の境 (0.05, 0.25, 0.50) は植生調査の被度階級(Braun-Blanquet の 5 % / 25 % / 50 %)から借りたもので、4 段階(0 少ない / 1 中程度 / 2 多い / 3 甚大)になる。注釈の分布から決めたものではない。fraction はスカラーか 1-D の配列。返す: grade(int の配列)・edges・ margin(最も近い境までの距離。小さいほど判定が脆い)・n_grades・counts(段階ごとの数)。空の入力・非有限値・[0, 1] の外・境が (0, 1) の中で狭義単調増加でないときは ValueError で拒否する。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_weed_rice_ratio — py -3.11 examples/poc_weed_rice_ratio.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm · fisher_lda_score

同カテゴリ(`plant`)

plant_color_index · superpixel_color_texture_features

*Provenance: cropweed.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

cover_ratio_grade — SEGMENTATION plant op

使い方