superpixel_quality — SEGMENTATION `graph` op

• 数据种类:labels2d × labels2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import seggraph; seggraph.superpixel_quality(labels_sp, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("superpixel_quality"))

用法

超像素评分：边界召回率（segeval.seg_boundary_f 的 recall，容差 τ）、校正欠分割误差 CUSE = (1/N) Σ_k |S_k − G_max(S_k)|（Neubert–Protzel 2012，SNIC 论文的式 (2)）、ASA = 1 − CUSE、Neubert–Protzel 的欠分割误差 UE = (1/N) Σ_G Σ_(S∩G≠∅) min(|S∩G|, |S − G|)、超像素的数量。真值的 0 也算作一个区域（背景也是覆盖的对象）（superpixel_quality）。

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)

• graph_hierarchy_and_thresholds — 用图、层次与阈值定理做分割 —— 什么是严格的,分割在哪里失效

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

superpixel_quality — SEGMENTATION graph op

用法