seg_label_changes — EMPROOF `inject` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_label_changes"))

사용법

2장의 라벨 영상의 차이를 융합과 분단의 쌍으로 반환한다(캘리브레이션 전후 비교, 또는 심어 둔 오류의 정답 대조).

before 의 라벨 b 와 after 의 라벨 a 가 같은 화소를 min_pixels 이상 공유하는 쌍을 세고,

• 융합 = after 의 1 라벨이 before 의 2 라벨 이상을 덮는다 → merge_after / merge_before(쌍마다 1 행. 흡수한 쪽의 id 자신도 before 의 1 개로서 나열된다)

• 분단 = before 의 1 라벨이 after 의 2 라벨 이상으로 갈라진다 → split_before / split_after(마찬가지로남은 쪽의 id 도 나열된다)

n_merged / n_split 은 오류의 수(after 쪽·before 쪽의 id 로 센다). id 의 일치는 보지 않는다(라벨을 다시 매긴 2 장에서도 쓸 수 있다).

>>> ch = seg_label_changes(truth, seg_inject_merge(truth))

>>> int(ch["n_merged"])

자세한 사용 가이드

• emproof 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_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

같은 카테고리(`inject`)

seg_inject_merge · seg_inject_split

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

seg_label_changes — EMPROOF inject op

사용법