chan_vese_energy — SEGMENTATION `contour` op

• データ種: image2d × mask → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.chan_vese_energy(image, phi, *, mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1) -> 'Dict[str, float]' (実装を直接呼ぶなら import segcontour; segcontour.chan_vese_energy(image, phi, *, mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1) -> 'Dict[str, float]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("chan_vese_energy"))

使い方

Chan–Vese 2001 のエネルギー F = μ Length + ν Area(inside) + λ1 ∫_in |I − c1|² + λ2 ∫_out |I − c2|²(2 相)。

phi は φ(内側 φ < 0)か bool のマスク(符号付き距離に直す)。正則化: 内側の重み H_ε(−φ)(論文の arctan 版)、長さ = Σ δ_ε(φ) |Dφ|_η(前進差分、|Dφ|_η = √(D_x² + D_y² + η²))。c1 / c2 = 内 / 外の H_ε で重みづけた平均(式 (6)(7))。同じマスクの「鋭い」版(energy_sharp)も返す: 長さ = 4 近傍で内外が変わる辺の数、内外は φ < 0 で 0/1。

返り値: energy、length、area、fit_inside / fit_outside、c1 / c2(H_ε で重みづけた平均 —— ε = 1 の arctan は裾が長いので 2 値の画像でも 0/1 から離れる)、energy_sharp、perimeter_sharp、c1_sharp / c2_sharp(φ < 0 の内外の平均)。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータカタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• (まだありません)

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`contour`)

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

*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

chan_vese_energy — SEGMENTATION contour op

使い方