edge_stop_g — SEGMENTATION `contour` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.edge_stop_g(image, *, sigma: 'float' = 1.0, k: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segcontour; segcontour.edge_stop_g(image, *, sigma: 'float' = 1.0, k: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("edge_stop_g"))

사용법

에지 정지 함수 g = 1 / (1 + |∇(G_σ * I)|² / k²)(Caselles–Kimmel–Sapiro 1997의 p = 2 형태)(edge_stop_g).

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

`sigma = ガウスの標準偏差(0 なら平滑化なしの中心差分)、k` = 勾配の尺度(k = 1 で g = 1/(1 + |∇G_σ*I|²))。

画像の値域に依存する: Li ら 2010 の配布例は 0〜255 の画像で k = 1 なので、[0, 1] の画像なら k = 1/255 が同じ挙動。

返り値: `g(0 < g ≤ 1、平坦で 1)、grad_mag、g_min / g_max、sigma、k`。

門: g ∈ (0, 1] —— 分母 ≥ 1、平坦な画像で g ≡ 1(勾配 0)。

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 · level_set_reinit · drle_evolve

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

edge_stop_g — SEGMENTATION contour op

사용법