contour op• 数据种类:image2d × mask → table
• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.chan_vese_evolve(image, init, *, method: 'str' = 'convex', mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1, dt: 'float' = 5.0, n_iter: 'int' = 200, n_inner: 'int' = 200, tol: 'float' = 0.0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import segcontour; segcontour.chan_vese_evolve(image, init, *, method: 'str' = 'convex', mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1, dt: 'float' = 5.0, n_iter: 'int' = 200, n_inner: 'int' = 200, tol: 'float' = 0.0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("chan_vese_evolve"))
最小化 Chan–Vese 2001 的两相能量（默认是凸松弛的交替最小化，也可选择水平集梯度下降）（chan_vese_evolve）。
2 种方法:
method="convex"(默认)= c 的更新(内外平均 = 最优)与固定 c 时分割的更新的交替最小化。分割的更新是把 Chan–Esedoglu–Nikolova 2006 的凸松弛 min_(u∈[0,1]) μ TV(u) + Σ (ν + λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c2)²) u 用 Chambolle–Pock 求解 n_inner 次,再以 1/2 作 2 值化(TV 为各向异性的前向差分 = 2 值时为 4 邻域裂缝的数量 = chan_vese_energy 的 perimeter_sharp。由离散余面积公式,松弛的最小解在任何阈值处切开都是 2 值的最小解)。锐利能量(energy = chan_vese_energy 的 energy_sharp)在交替最小化下单调不增 —— 若内侧求解器的误差看起来会使其增加,就丢弃更新并停止(n_guard,应为 0)。method="level_set" = 沿 离散能量的严格梯度 下降平滑的能量(chan_vese_energy 的 energy)。
梯度 = μ(δ_ε'(φ) |Dφ|_η + Dᵀ(δ_ε(φ) Dφ / |Dφ|_η)) − δ_ε(φ)(ν + λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c2)²)(D = 前向差分, Dᵀ = 其伴随。在连续极限下成为 −δ_ε κ μ 项,与论文式 (9) 右边的符号反转一致)。c1, c2 是每个 φ 的最优值,所以由包络定理不进入梯度。步长从 dt 开始,减半直到满足 Armijo 条件 E_new ≤ E − 10⁻⁴ dt |∇E|² (满足后下次迭代为 1.1 倍,上限 dt)。因此能量单调不增(n_increase 应为 0,回退次数为 n_rejected)。实测的局限: 严格的梯度除了移动界面,也会朝着让 |φ| 膨胀、使 H_ε 变锐利的方向下降,所以远处的像素(δ_ε 小)实际上不动,停在局部解(椭圆 + 噪声 σ = 0.2 时 300 次迭代后误差仍约 800 像素,convex 为几十像素)。这是论文把重新初始化列为"可选"的理由之 1。init = bool 掩模(内侧)或 φ(内侧 φ < 0)。
返回值: mask(φ < 0)、phi(convex 时为 2 值的符号距离)、energy(开头 = 初始)、c1 / c2、n_rejected、n_guard、n_increase、duality_gap(convex 内侧求解器的原始对偶间隙,每次外侧迭代)、history(每 record_every 次的掩模)、n_iter、converged、method。
• active_contours_and_level_sets — 变分、主动轮廓与水平集 —— 哪种轮廓停在哪里、保证什么
• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。
• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。
• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table 作为输入)contour)snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit · drle_evolve
*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*
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