seg_label_changes — EMPROOF inject op

• Data kinds: labels2d × labels2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import emproof; emproof.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsemproof.get("seg_label_changes"))

उपयोग

2 label image के अंतर को merge और split के जोड़ों के रूप में लौटाता है (calibration से पहले और बाद, या डाली गई त्रुटियों का उत्तर से मिलान)।

before का label b और after का label a जिन जोड़ों में कम से कम min_pixels समान pixels साझा करते हैं, उन्हें गिना जाता है;

• merge = after का 1 label before के 2 या ज़्यादा labels को ढकता है → merge_after / merge_before (हर जोड़े की 1 row; निगलने वाली तरफ़ का id भी before के 1 label के रूप में सूची में आता है)

• split = before का 1 label after के 2 या ज़्यादा labels में टूट जाता है → split_before / split_after (इसी तरह बची हुई तरफ़ का id भी सूची में आता है)

n_merged / n_split errors की संख्या है (after तरफ़ और before तरफ़ के id से गिनी जाती है)। id का मेल नहीं देखा जाता (labels दोबारा नंबर किए गए 2 images पर भी चलता है)।

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

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

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उपयोग की विस्तृत guide

• emproof family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

• poc_em_split_merge_score — py -3.11 examples/poc_em_split_merge_score.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

seg_synapse_partners · seg_wiring_variation · seg_synapse_nri · seg_wiring_exposure

इसी category के (inject)

seg_inject_merge · seg_inject_split

*Provenance: emproof.py — EMPROOF operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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