fullseye

seg_label_changes — EMPROOF inject op

• データ種: labels2d × labels2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict' (実装を直接呼ぶなら import emproof; emproof.seg_label_changes(before, after, min_pixels: 'int' = 1, ignore_zero: 'bool' = True) -> 'dict'、台帳から引くなら opsemproof.get("seg_label_changes"))

使い方

2 枚のラベル画像の差を融合と分断の対として返す(校正の前後、または仕込んだ誤りの答え合わせ)。

before のラベル b と after のラベル a が同じ画素を min_pixels 以上共有する対を数え、

• 融合 = after の 1 ラベルが before の 2 ラベル以上を覆う → merge_after / merge_before(対ごとに 1 行。 吸った側の id 自身も before の 1 つとして並ぶ)
• 分断 = before の 1 ラベルが after の 2 ラベル以上に割れる → split_before / split_after(同様に 残った側の id も並ぶ) n_merged / n_split は誤りの数(after 側・before 側の id で数える)。id の一致は見ない (ラベルを振り直した 2 枚でも使える)。

ch = seg_label_changes(truth, seg_inject_merge(truth)) int(ch[“n_merged”]) 1

詳しい使い方ガイド

• emproof ファミリ ガイド

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_em_second_opinion — py -3.11 examples/poc_em_second_opinion.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

—

同カテゴリ(inject)

seg_inject_merge · seg_inject_split

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Provenance: emproof.py — EMPROOF 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)。

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