morph_chan_vese — SEGMENTATION contour op

• 데이터 종류: image2d × mask → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_chan_vese(image, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segcontour; segcontour.morph_chan_vese(image, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("morph_chan_vese"))

사용법

형태학적 Chan–Vese(Márquez-Neila–Baumela–Álvarez 2014의 MorphACWE). 1회 반복 = 데이터 단계 + 평활 단계(morph_chan_vese).

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

データ段: c1 = 内側の平均、c0 = 外側の平均、aux = |∇u|(λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c0)²)、aux < 0 の画素を内側、

aux > 0 を外側に(|∇u| ≠ 0 = 境界の近くだけが動く)。平滑段: 曲率の作用素(SI∘IS と IS∘SI を交互)を `smoothing` 回。

`phase` = 最初に使う作用素(0 = SI∘IS)。skimage の実装は交互の位相をモジュールの大域状態に持つので、

同じ入力でも直前の呼び出しで結果が変わりうる —— ここは呼び出しごとに `phase` から始める(決定的)。

当てはめのエネルギー E_fit = λ1 Σ_in (I − c1)² + λ2 Σ_out (I − c0)² を各段の前後で記録する。

門(厳密): c を固定した E_fit は画素ごとの和なので、データ段で反転した画素はどれも E_fit を下げ(または等しく)、

その後 c を平均に更新するとさらに下がる ⇒ データ段の前後で E_fit は単調非増加(`n_data_increase` = 0)。

平滑段は E_fit を上げうる(`fit_after_smooth` で実測)。

返り値: `mask、fit_before_data / fit_after_data / fit_after_smooth(反復ごと)、n_data_increase`、

`history、n_iter、n_changed`(反復ごとに変わった画素数)。

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_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit · drle_evolve


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

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