seg_contingency — EMPROOF `score` op

• データ種: labels2d × labels2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_contingency(a, b, ignore_label=None) (実装を直接呼ぶなら import segcompare; segcompare.seg_contingency(a, b, ignore_label=None)、台帳から引くなら opsemproof.get("seg_contingency"))

使い方

正解と候補の 2 つの分割の分割表(同時に現れるラベルの対と画素数)。

> 以下の詳細説明は原文のままです —— 要約と見出しは訳出済み。

Returns `labels_a / labels_b (the distinct labels), rows / cols` (indices

into them) and `counts for every co-occurring pair, plus n` (pixels counted),

`row_sums (size of each truth object) and col_sums` (size of each candidate object).

`counts.sum() == n, row_sums.sum() == col_sums.sum() == n`.

Raises `ValueError`: non-integer, non-finite, boolean-free-but-string or masked input;

not 2-D / 3-D; empty; different shapes; every pixel ignored.

詳しい使い方ガイド

• emproof 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)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

同カテゴリ(`score`)

seg_variation_of_information · seg_rand

*Provenance: segcompare.py — EMPROOF 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)。*

seg_contingency — EMPROOF score op

使い方