seg_label_changes — EMPROOF `inject` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import emproof; emproof.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict'; aus dem Register: opsemproof.get("seg_label_changes"))

Verwendung

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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"])

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie emproof

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_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

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

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Gleiche Kategorie (`inject`)

seg_inject_merge · seg_inject_split

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

seg_label_changes — EMPROOF inject op