HooverCompareSegmentation¶
用胡佛度量比较两个细分
描述¶
此应用程序将机器分割(MS)与部分地面真实分割(GT)进行比较。胡佛度量用于估计正确检测、过度分割、分割不足和漏检的分数。
该应用程序可以输出总体胡佛分数以及MS和GT分割的彩色图像，显示每个区域的状态(正确检测、过分割、欠分割、未命中)。
彩色图像的图例如下：
- white ：背景
- green ：正确检测
- magenta ：过度细分
- cyan ：细分不足
- red ：漏检(仅适用于GT)
胡佛度量在1996年7月的IEEE Pami卷18，NO.7中描述：Hoover等人的《An Example Componative of Range Image Segments算法》。
这个应用程序有几个输出图像，并支持“多写”。不是独立地计算和写入每个图像，而是以同步的方式为每个输出写入流图像块。输出图像将逐条计算，使用可用的RAM计算条带大小，并且可以使用流扩展文件名(类型、模式和值)指定用户定义的流模式。请注意，可以使用多写扩展文件名选项禁用多写，在这种情况下，将逐个写入输出图像。请注意，MPI编写器不支持多重写入。
参数¶
Input ground truth -ingt image Mandatory
A partial ground truth segmentation image.
Input machine segmentation -inms image Mandatory
A machine segmentation image.
Background label -bg int Default value: 0
Label value of the background in the input segmentations
Overlapping threshold -th float Default value: 0.75
Overlapping threshold used to find Hoover instances.
Colored ground truth output -outgt image [dtype]
The colored ground truth output image.
Colored machine segmentation output -outms image [dtype]
The colored machine segmentation output image.
Correct detection score -rc float Mandatory
Overall score for correct detection (RC)
Over-segmentation score -rf float Mandatory
Overall score for over segmentation (RF)
Under-segmentation score -ra float Mandatory
Overall score for under segmentation (RA)
Missed detection score -rm float Mandatory
Overall score for missed detection (RM)
实例¶
从命令行执行以下操作：
otbcli_HooverCompareSegmentation -ingt maur_GT.tif -inms maur_labelled.tif -outgt maur_colored_GT.tif uint8
来自Python的评论：
import otbApplication
app = otbApplication.Registry.CreateApplication("HooverCompareSegmentation")
app.SetParameterString("ingt", "maur_GT.tif")
app.SetParameterString("inms", "maur_labelled.tif")
app.SetParameterString("outgt", "maur_colored_GT.tif")
app.SetParameterOutputImagePixelType("outgt", 1)
app.ExecuteAndWriteOutput()