seg_hausdorff — SEGMENTATION `score` op

• データ種: labels2d × labels2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import segeval; segeval.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("seg_hausdorff"))

使い方

境界画素の集合の間の Hausdorff 距離 = max(max 予測→真, max 真→予測)と、その `percentile` 版(HD95 など)。

境界は :func:_boundary の規約。どちらかの境界が空(1 色の画像)なら測るものが無いので ValueError。

返り値: `hausdorff、hausdorff_percentile、percentile、directed_pred_to_true / directed_true_to_pred`(各最大)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割の採点と真値つき合成世界 — どの物差しがどの壊れ方に盲目か

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)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.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)。*

seg_hausdorff — SEGMENTATION score op

使い方