cover_ratio_grade — SEGMENTATION `plant` op

• 데이터 종류: signal → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.cover_ratio_grade(fraction, *, edges: 'Sequence[float]' = (0.05, 0.25, 0.5)) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import cropweed; cropweed.cover_ratio_grade(fraction, *, edges: 'Sequence[float]' = (0.05, 0.25, 0.5)) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("cover_ratio_grade"))

사용법

피도(면적 비율 0..1)를 미리 선언한 경계 edges로 0..len(edges) 단계로 나눈다.

단계 k는 edges[k−1] <= f < edges[k] (경계에 정확히 걸린 값은 위 단계). 기본 경계 (0.05, 0.25, 0.50)는식생 조사의 피도 계급(Braun-Blanquet의 5 % / 25 % / 50 %)에서 빌린 것으로 4단계(0 적음 / 1 중간 / 2 많음 / 3 심각)가 된다. 주석의 분포로 정한 것이 아니다. fraction은 스칼라나 1차원 배열. 반환: grade(int 배열)·edges· margin(가장 가까운 경계까지의 거리. 작을수록 판정이 취약)·n_grades·counts(단계별 수). 빈 입력·비유한 값·[0, 1] 밖·경계가 (0, 1) 안에서 순증가가 아닐 때는 ValueError로 거부한다.

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 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)

• poc_weed_rice_ratio — py -3.11 examples/poc_weed_rice_ratio.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm · fisher_lda_score

같은 카테고리(`plant`)

plant_color_index · superpixel_color_texture_features

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

cover_ratio_grade — SEGMENTATION plant op

사용법