score op• Data kinds: labels2d × labels2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_contingency(a, b, ignore_label=None) (implementation को सीधे call करना हो तो import segcompare; segcompare.seg_contingency(a, b, ignore_label=None), registry से लेना हो तो opsemproof.get("seg_contingency"))
truth a बनाम candidate b की contingency table (sparse)।
> नीचे का विस्तृत विवरण मूल text में है — सारांश और headings का अनुवाद हो चुका है।
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.
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• (अभी कुछ नहीं)
table को input के रूप में लेते हैं)seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure
score)seg_variation_of_information · seg_rand
*Provenance: segcompare.py — EMPROOF operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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