seg_boundary_f — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_boundary_f(labels_pred, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_boundary_f(labels_pred, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_boundary_f"))

Verwendung

Grenz-F-Maß bei Toleranz tau: Precision = Anteil der vorhergesagten Grenzpixel innerhalb von tau zu einer echten Grenze, Recall umgekehrt (seg_boundary_f).

F = 2PR/(P+R). Ränder folgen der Konvention von _boundary (Risse zwischen Labels, 1 Pixel breit), hängen also weder von Labelnummern noch von der Hintergrundunterscheidung ab (nur die Form der Partition zählt). Abstand per Distanztransformation (euklidisch, Pixelmitten). τ = 0 heißt Pixelübereinstimmung. Sind beide Ränder leer (beide 1 Farbe), gilt P = R = F = 1; ist nur einer leer, 0.

Rückgabewert: f, precision, recall, tau, n_pred_boundary / n_true_boundary, dist_pred_to_true / dist_true_to_pred (Abstand je Randpixel).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentierungen bewerten und synthetische Welten mit Ground Truth — welches Maß für welchen Fehler blind ist

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

seg_boundary_f — SEGMENTATION score op