superpixel_quality — SEGMENTATION `graph` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

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

Verwendung

Superpixel-Bewertung: Randrecall (der Recall von segeval.seg_boundary_f, Toleranz τ), der korrigierte Untersegmentierungsfehler CUSE = (1/N) Σ_k |S_k − G_max(S_k)| (Neubert–Protzel 2012, Gl. (2) des SNIC-Artikels), ASA = 1 − CUSE, der Untersegmentierungsfehler nach Neubert–Protzel UE = (1/N) Σ_G Σ_(S∩G≠∅) min(|S∩G|, |S − G|) und die Anzahl der Superpixel. Label 0 der Wahrheit zählt ebenfalls als Region (auch der Hintergrund muss abgedeckt werden) (superpixel_quality).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• graph_hierarchy_and_thresholds — Segmentierung aus Graph-, Hierarchie- und Schwellwertsätzen — was exakt ist und wo die Zerlegung kippt

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_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

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

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`graph`)

graph_cut_binary · alpha_expansion · statistical_region_merging · max_tree · area_opening_attr · quasi_flat_zones · alpha_tree · hierarchical_watershed

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

superpixel_quality — SEGMENTATION graph op