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

The contingency table of truth a against candidate b (sparse).

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)。*

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