superpixel_quality — SEGMENTATION `graph` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import seggraph; seggraph.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("superpixel_quality"))

用法

超像素評分：邊界召回率（segeval.seg_boundary_f 的 recall，容差 τ）、校正欠分割誤差 CUSE = (1/N) Σ_k |S_k − G_max(S_k)|（Neubert–Protzel 2012，SNIC 論文的式 (2)）、ASA = 1 − CUSE、Neubert–Protzel 的欠分割誤差 UE = (1/N) Σ_G Σ_(S∩G≠∅) min(|S∩G|, |S − G|)、超像素的數量。真值的 0 也算作一個區域（背景也是覆蓋的對象）（superpixel_quality）。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用圖、階層與閾值定理做分割 —— 什麼是嚴格的,分割在哪裡失效

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• poc_graph_hierarchy_segmentation — py -3.11 examples/poc_graph_hierarchy_segmentation.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

superpixel_quality — SEGMENTATION graph op

用法