seg_hausdorff — SEGMENTATION `score` op

• Datenarten: labels2d × labels2d → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]' (die Implementierung direkt: import segeval; segeval.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]'; aus dem Register: opssegmentation.get("seg_hausdorff"))

Verwendung

Hausdorff-Abstand zwischen den beiden Grenzpixelmengen, mit einer Perzentil-Variante wie HD95 (seg_hausdorff).

Ränder folgen der Konvention von _boundary. Ist einer der Ränder leer (Bild mit 1 Farbe), gibt es nichts zu messen, daher ValueError.

Rückgabewert: hausdorff, hausdorff_percentile, percentile, directed_pred_to_true / directed_true_to_pred (jeweils das Maximum).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentierungen bewerten und synthetische Welten mit Ground Truth — welches Maß für welchen Fehler blind ist

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)

• (noch keine)

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

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`score`)

seg_confusion_table · seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

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

seg_hausdorff — SEGMENTATION score op