seg_boundary_f — SEGMENTATION `score` op

• データ種: labels2d × labels2d → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_boundary_f(labels_pred, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segeval; segeval.seg_boundary_f(labels_pred, labels_true, *, tau: 'float' = 2.0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("seg_boundary_f"))

使い方

境界 F 値(許容距離 τ): 予測の境界画素のうち真の境界から τ 以内にあるものの割合 = `precision、逆が recall`。

F = 2PR/(P+R)。境界は :func:_boundary の規約(ラベルの割れ目、1 画素幅)なので、ラベルの番号や背景の区別によらない

(分割の形だけを見る)。距離は距離変換(ユークリッド、画素の中心)。τ = 0 で画素の一致。

両方の境界が空(どちらも 1 色)なら P = R = F = 1、片方だけ空なら 0。

返り値: `f、precision、recall、tau、n_pred_boundary / n_true_boundary`、

`dist_pred_to_true / dist_true_to_pred`(境界画素ごとの距離)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割の採点と真値つき合成世界 — どの物差しがどの壊れ方に盲目か

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• 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

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`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 operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

seg_boundary_f — SEGMENTATION score op

使い方