seg_object_counts_match — SEGMENTATION `score` op

• 数据种类:labels2d × labels2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import segeval; segeval.seg_object_counts_match(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("seg_object_counts_match"))

用法

物体个数一致性：由“主要重叠”边的二部图次数来计数分裂/融合/漏检/误检/匹配（seg_object_counts_match）。

在真 i 与预测 j(都不是背景)之间放置边的条件 = 重叠 n_ij ≥ min_overlap × min(|i|, |j|) (较小的一方主要落在另一方内部)。真的度 d_i,预测的度 e_j:

missed = #{d_i = 0},false = #{e_j = 0},split = #{d_i ≥ 2}(1 个真被分成多个预测), merged = #{e_j ≥ 2}(1 个预测包含多个真),matched = #{d_i = 1 且其对象的 e_j = 1}。counts_match = 真与预测的个数相同且全部一致。min_overlap > 0.5 时每个预测至多"主要落在" 1 个真内,但也有真小而预测大的边,所以能检测出合并。

返回值: 上述各数 + n_true / n_pred、edges(真标签, 预测标签)的 (m, 2)、split_true / merged_pred / missed_true / false_pred(标签数组)、min_overlap。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割评分与带真值的合成世界 —— 哪种度量对哪种失效视而不见

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_score_card

*Provenance: segeval.py — SEGMENTATION 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

seg_object_counts_match — SEGMENTATION score op

用法