contour op• Datenarten: mask → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.curvature_flow(phi, *, t_end: 'float' = 50.0, dt: 'float' = 0.2, eta: 'float' = 1e-08, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segcontour; segcontour.curvature_flow(phi, *, t_end: 'float' = 50.0, dt: 'float' = 0.2, eta: 'float' = 1e-08, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("curvature_flow"))
Level-Set-Form des mittleren Krümmungsflusses (Kurvenverkürzungsfluss) φ_t = |∇φ| div(∇φ/|∇φ|) (innen, wo φ < 0; schrumpft von den konvexen Stellen her) (curvature_flow).
> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.
陽的な中心差分: φ_t = (φ_xx φ_y² − 2 φ_x φ_y φ_xy + φ_yy φ_x²) / (φ_x² + φ_y² + η)、刻み dt ≤ 0.25(安定条件)。
`phi = φ か bool のマスク(符号付き距離に直す)。面積は各刻みで clip(0.5 − φ/|∇φ|, 0, 1)` の和。
門: 単純閉曲線の囲む面積は dA/dt = −∮ κ ds = −2π(回転数 1、凸でなくても)。円なら r(t)² = r0² − 2t。
返り値: `phi、mask、times、areas、area_rate(面積 vs 時間の最小二乗の傾き)、area_rate_theory` = −2π、
`history(record_every 刻みごとのマスク)、n_steps`。
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• 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
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table als Eingabe)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 Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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