seg_hausdorff — SEGMENTATION `score` op

• 資料種類:labels2d × labels2d → table

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]'(要直接呼叫實作,import segeval; segeval.seg_hausdorff(labels_pred, labels_true, *, percentile: 'float' = 95.0) -> 'Dict[str, float]';從台帳取用則 opssegmentation.get("seg_hausdorff"))

用法

兩組邊界像素集合之間的 Hausdorff 距離，並給出其分位數版本（如 HD95）（seg_hausdorff）。

邊界遵循 _boundary 的慣例。任一邊界為空(1 種顏色的影像)時沒有可量測的東西,因此 ValueError。

回傳值: hausdorff、hausdorff_percentile、percentile、directed_pred_to_true / directed_true_to_pred(各自的最大值)。

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)

• (尚無)

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_boundary_f · 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_hausdorff — SEGMENTATION score op

用法