seg_score_card — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_score_card(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, tau: 'float' = 2.0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_score_card(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0, tau: 'float' = 2.0, min_overlap: 'float' = 0.5) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_score_card"))

Verwendung

Alle Maße auf einer Karte: Dice/Jaccard, VI/Split/Merge, Rand/ARI, Grenz-F, Hausdorff/HD95/ASSD, Über-/Untersegmentierung, Split/Merge/Missed/False/Matched und Anzahlen (seg_score_card).

An segcompare wird a = Wahrheit, b = Vorhersage übergeben (split = wie stark die Vorhersage die Wahrheit zerschnitten hat, merge = wie stark sie sie zusammengeklebt hat). Die Werte bilden ein flaches dict aus float oder int (direkt in einer Tabelle aufreihbar).

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_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

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

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match

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

seg_score_card — SEGMENTATION score op