chan_vese_energy — SEGMENTATION `contour` op

• 데이터 종류: image2d × mask → table

• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 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]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("chan_vese_energy"))

사용법

Chan–Vese 2001 에너지 F = μ Length + ν Area(inside) + λ1 ∫_in |I − c1|² + λ2 ∫_out |I − c2|²(2상)(chan_vese_energy).

phi는 φ(안쪽 φ < 0) 또는 bool 마스크(부호 있는 거리로 변환). 정칙화: 안쪽의 가중치 H_ε(−φ)(논문의 arctan 판), 길이 = Σ δ_ε(φ) |Dφ|_η(전진 차분, |Dφ|_η = √(D_x² + D_y² + η²)). c1 / c2 = H_ε로 가중한 안 / 밖의 평균(식 (6)(7)). 같은 마스크의 "날카로운" 판(energy_sharp)도 반환한다: 길이 = 4 근방에서 안팎이 바뀌는 변의 수, 안팎은 φ < 0으로 0/1.

반환값: energy, length, area, fit_inside / fit_outside, c1 / c2(H_ε로 가중한 평균 — ε = 1의 arctan은 꼬리가 길어서 2값 영상에서도 0/1에서 벗어난다), energy_sharp, perimeter_sharp, c1_sharp / c2_sharp(φ < 0에 의한 안팎의 평균).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• active_contours_and_level_sets — 변분·동적 윤곽과 레벨셋 — 어떤 윤곽이 어디서 멈추고 무엇을 보장하는가

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)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

chan_vese_energy — SEGMENTATION contour op

사용법