# 显示筛选工具和排序标准

可以通过在数据库浏览器中的“显示”文本框内输入，并使用特定关键词、条件和变量填充“显示”和“排序”字段来指定自定义筛选条件和排序标准。

## 关键词

筛选工具使用关键词或条件构建。

下拉菜单中提供的主要关键词如下：

新建

已标注

已训练

良好

不良

此外，还有以下关键词：

手动

阳性

阴性

工具 | 关键词 | 说明
--- | --- | ---
红色、绿色和蓝色工具 | 新建 | 选择数据库的新导入图像。
已标注 | 选择标注视图。
已训练 | 选择用于训练的视图。
手册 | 选择训练旗标设置为“始终”或“从不”的视图。
“图案” | 选择图像文件名包含“pattern”的视图；例如“pattern”会选择文件名为 example_pattern.png 或 pattern_123.png 的图像。
红色工具 | 良好 | 选择标注为良好的视图。
不良 | 选择标注为不良的视图。
阴性 | 相当于良好。
阳性 | 相当于不良。

## 逻辑运算符

关键词（和条件）可以与逻辑运算符结合使用来构建自定义选择筛选条件。可以使用三个基本逻辑运算符not、and、or。

示例 | 说明
--- | ---
未训练 | 选择未用于训练的视图。
良好和不良 | 选择标注为良好但图像文件名不包含“good”的视图。
标注或非手动 | 选择已标注和/或训练旗标设置为“自动”的视图。

## 变量

变量、方法和基本数学比较运算符（=，>，<，...）可用于构造特殊条件，以便选择一组特定的视图。以下列表概述了三种工具可用的变量。

### 所有工具

变量 | 说明
--- | ---
随机 | 为每个视图在区间 [0,1] 中生成随机变量。

### 红色工具

变量 | 说明
--- | ---
得分 | 视图整体得分（最高区域得分）。
T1, T2 | 下限和上限阈值（在分数直方图中设置）。
区域/得分 | （系统找到的）缺陷区域的得分。此变量可能会返回值列表（有关详细信息，请参阅下面的“备注”部分）。
区域/面积 | 缺陷区域的面积。
区域/x | 缺陷区域的水平位置。
区域/y | 缺陷区域的垂直位置。
region!/(score│area│x│y) | 提供标注区域的得分、面积、水平和垂直值。
背景/得分 | 背景得分（缺陷区域以外的分数）。

### 绿色工具

变量 | 说明
--- | ---
tag/score | 每个标记/类的概率得分此变量会返回值列表（有关详细信息，请参阅下面的“备注”部分）。
tag[ID]/score | 与类型 ID 相关的预测概率得分。
tag![ID] | 对用标记/类型 ID 标注的视图为真。可用于选择用标记 ID 标注的视图。
tag!/score | 正确（标注）特征的概率得分。
tag![ID]/score | 正确类的概率得分，仅选择用标记/类型 ID 标注的视图。

### 蓝色工具

变量 | 说明
--- | ---
特征 | 如果找到特征则为真（单一语句，否则为已找到特征的列表；有关详细信息，请参阅下面的“备注”部分）。
feature[ID] | 如果找到类型 ID 的特征即为真（如用作单一语句；否则应该是已找到特征的列表；有关详细信息，请参阅下面的“备注”部分）。
feature![ID] | 同上，标注特征除外。
feature[ID]/score | 类 ID 标注（预测）特征的概率得分。
feature[ID]/x | 类 ID 的特征的水平位置。
feature[ID]/y | 类 ID 的特征的垂直位置。
feature![ID]/(score│x│y) | 类 ID 的标注特征的分数、水平和垂直位置。
匹配 | 如果找到模型或找到模型列表，则为真（有关详细信息，请参阅下面的“备注”部分）。
match[ID] | 同上，但仅在找到模型 ID 时为真。
match![ID] | 同上，但是是针对在标注特征中找到的模型。
match[ID]/score | 已找到模型的分数 ID （可能作为值列表返回；有关更多信息，请参阅下面的“备注”部分）。
match[ID]/angle | 已找到模型的角度。
match[ID]/scale | 已找到模型的比例。
match[ID]/schear | 已找到模型的剪切。
match[ID]/x | 已找到模型的水平位置。
match[ID]/y | 已找到模型的垂直位置。
match![ID]/(score│angle│scale│shear│x│y) | 同上，但适用于带有标注特征的模型。
match/features | 系统匹配的任何模型中的标注特征数量（可能返回值列表；有关详细信息，请参阅下面的“备注”部分）。
match[ID]/features | 同上，但适用于特定模型 ID 。
match!/features | 任何模型的标注特征匹配数。
match![ID]/features | 同上，但适用于特定模型 ID 。

### 备注

某些变量可能会返回值列表（只要有许多可能的值作为输出结果）。这些返回列表的一些属性（元素的数量、最大值或最小值）可以使用下面描述的方法提取。

工具 | 示例 | 备注
--- | --- | ---
红色 | region/(score│area│x│y) | 返回分数列表，每个值对应一个找到的区域。 概率分数总是位于 [0,1] 的区间内。红色工具仅在监督模式下返回概率分数（例如，区域有缺陷的概率）。
绿色 | tag/score | 返回每个类的概率列表。 概率分数总是位于 [0,1] 的区间内。此外，tag/score 返回的值列表总计为 1。
蓝色 | feature, match | 作为单个语句返回 true，否则将返回已找到特征或模型的列表。
feature![ID]/(score│x│y) | 返回类 ID 的标注特征的分数、水平或垂直位置。
match[ID]/(score│angle│scale│shear│x│y) | 返回任何找到的模型 ID 的分数、角度、比例、剪切、水平或垂直位置列表。

### 方法

有些方法可用于访问某些变量返回的值列表的某些属性。

方法 | 说明
--- | ---
count() | 返回列表中的项目数。
max() | 返回列表中的最大值。
min() | 返回列表中的最小值。

注意:有关用例的更多信息，请参阅显示筛选工具和排序示例主题。

### 运算符和条件

基本数学比较运算符可以与变量结合使用以构造过滤条件。

符号 | 示例 | 说明
--- | --- | ---
= | count(feature![ID]) = 3 | 筛选具有 3 个 ID 标注特征的视图。
!= | count(math) ! = 0 | 筛选已找到的模型数量不等于 0 的视图。
< > | feature[ID]/score > 0.9 | 筛选找到特征 ID 并且概率分数大于 90% 的视图。
<= | min(region/x) <= 50 | 筛选找到最左侧缺陷区域、最多距左侧图像边界 50 个像素的视图。
>= | random >= 0.8 | 选择大约 80% 的视图。
in | 得分不在 [T1,T2] 区间 | 筛选分数位于区间 [T1,T2] 之外的视图。

## 排序标准

基本上，为每个视图返回值的任何变量或表达式都可用于按升序或降序对所选视图进行排序。

当与显示筛选条件已训练 - 训练一起使用时，排序字段可以使用另一个变量。训练变量提供了根据训练难度对用于训练的视图进行排序的度量。下表举了几个例子

筛选 | 排序 | 说明
--- | --- | ---
良好 | 得分 | 选择标注为良好的视图，并根据分数对其进行排序。
未标注 | 随机 | 选择未标注视图并随机排序。
已训练 | 训练 | 根据训练难度对已训练视图排序。
tag![ID] | tag[ID]/score | 对于绿色分类工具，选择带有类 ID 标记的视图，并根据此类的概率分数对它们进行排序。
| count(match) | 对于蓝色定位和蓝色读取工具，根据找到的模型数对所有视图进行排序。