seg_boundary_f — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

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

用法

容差 tau 下的邊界 F 值：precision = 預測邊界像素中落在真邊界 tau 距離內的比例，recall 反之（seg_boundary_f）。

F = 2PR/(P+R)。邊界遵循 _boundary 的慣例(標籤之間的裂縫,1 像素寬),因此與標籤編號及背景的區分無關(只看分割的形狀)。距離用距離轉換(歐幾里得,像素中心)。τ = 0 即像素重合。兩邊的邊界皆空(皆為 1 種顏色)時 P = R = F = 1,只有一邊為空時為 0。

回傳值: f、precision、recall、tau、n_pred_boundary / n_true_boundary、dist_pred_to_true / dist_true_to_pred(每個邊界像素的距離)。

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)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割評分與帶真值的合成世界 —— 哪種度量對哪種失效視而不見

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_am_thermal_to_ct — py -3.11 examples/poc_am_thermal_to_ct.py

• 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(`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

*Provenance: segeval.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)。*

seg_boundary_f — SEGMENTATION score op

用法