seg_hausdorff — SEGMENTATION `score` op

• Data kinds: labels2d × labels2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segeval; segeval.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("seg_hausdorff"))

उपयोग

boundary pixel के समूहों के बीच Hausdorff दूरी = max(max prediction→truth, max truth→prediction), और उसका percentile रूप (जैसे HD95)।

boundary _boundary की convention के अनुसार। किसी भी एक की boundary ख़ाली हो (1 रंग की image) तो मापने को कुछ नहीं, इसलिए ValueError।

Returns: hausdorff, hausdorff_percentile, percentile, directed_pred_to_true / directed_true_to_pred (हर एक का maximum)।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• segmentation_scoring_and_worlds — Segmentations की scoring और ground truth वाले synthetic worlds — कौन-सा metric किस failure को नहीं देख पाता

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)

• (अभी कुछ नहीं)

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

class_ndim_norm

इसी category के (`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. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

seg_hausdorff — SEGMENTATION score op