seg_label_changes — EMPROOF `inject` op

• 데이터 종류: labels2d × labels2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict'(구현을 직접 호출하려면 import emproof; emproof.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict', 원장에서 가져오려면 opsemproof.get("seg_label_changes"))

사용법

> 이 연산자의 설명은 아직 번역이 없습니다. 원문을 그대로 싣습니다.

2 枚のラベル画像の差を融合と分断の対として返す(校正の前後、または仕込んだ誤りの答え合わせ)。

`before のラベル b と after のラベル a が同じ画素を min_pixels` 以上共有する対を数え、

• 融合 = after の 1 ラベルが before の 2 ラベル以上を覆う → `merge_after / merge_before`(対ごとに 1 行。

吸った側の id 自身も before の 1 つとして並ぶ)

• 分断 = before の 1 ラベルが after の 2 ラベル以上に割れる → `split_before / split_after`(同様に

残った側の id も並ぶ)

`n_merged / n_split` は誤りの数(after 側・before 側の id で数える)。id の一致は見ない

(ラベルを振り直した 2 枚でも使える)。

>>> ch = seg_label_changes(truth, seg_inject_merge(truth))

>>> int(ch["n_merged"])

자세한 사용 가이드

• emproof 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`inject`)

seg_inject_merge · seg_inject_split

*Provenance: emproof.py — EMPROOF 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

seg_label_changes — EMPROOF inject op

사용법