drle_evolve — SEGMENTATION contour op

• 데이터 종류: image2d × mask → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.drle_evolve(image, init, *, mu: 'Optional[float]' = None, lambda_: 'float' = 5.0, alpha: 'float' = 1.5, epsilon: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.5, k: 'float' = 0.00392156862745098, g=None, n_iter: 'int' = 300, c0: 'float' = 2.0, potential: 'str' = 'double_well', record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segcontour; segcontour.drle_evolve(image, init, *, mu: 'Optional[float]' = None, lambda_: 'float' = 5.0, alpha: 'float' = 1.5, epsilon: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.5, k: 'float' = 0.00392156862745098, g=None, n_iter: 'int' = 300, c0: 'float' = 2.0, potential: 'str' = 'double_well', record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("drle_evolve"))

사용법

거리 정규화 레벨셋 DRLSE(Li–Xu–Gui–Fox 2010)의 에지 버전. 재초기화하지 않는다(drle_evolve).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

φ_t = μ div(d_p(|∇φ|)∇φ) + λ δ_ε(φ) div(g ∇φ/|∇φ|) + α g δ_ε(φ)(φ < 0 が内側、α > 0 で縮む)。

d_p(s) = p'(s)/s。二重井戸 p2(s) = (1 − cos 2πs)/(2π)²(s ≤ 1)、(s − 1)²/2(s ≥ 1)、単井戸 p1(s) = (s − 1)²/2。

初期 = 2 値の段差(内側 −c0、外側 +c0、Li の例と同じ)。g = `edge_stop_g(image, sigma, k) の g(g` で直接与えても

よい)。μ の既定は 0.2/dt、CFL 条件 μ dt < 1/4 を満たさなければ ValueError。境界は Li のコードの Neumann。

エネルギー ε(φ) = μ Σ p(|∇φ|) + λ Σ g δ_ε(φ)|∇φ| + α Σ g H_ε(−φ) も各反復で記録する(実測、門ではない)。

返り値: `mask(φ < 0)、phi、grad(|φ| ≤ ε の |∇φ| 分位点)、grad_trace`(record_every ごとの中央値)、

`energy、n_increase、history、n_iter`。

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• active_contours_and_level_sets — 変分・動的輪郭とレベルセット — どの輪郭がどこで止まり、何を保証するか

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

타입이 이어지는 다음 연산자(table 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(contour)

snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit


*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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