contour op• Data kinds: image2d → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.edge_stop_g(image, *, sigma: 'float' = 1.0, k: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segcontour; segcontour.edge_stop_g(image, *, sigma: 'float' = 1.0, k: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("edge_stop_g"))
edge-stopping function g = 1 / (1 + |∇(G_σ * I)|² / k²) (Caselles–Kimmel–Sapiro 1997 का p = 2 वाला रूप)।
sigma = Gaussian का standard deviation (0 होने पर smoothing के बिना central difference), k = gradient का scale (k = 1 पर g = 1/(1 + |∇G_σ*I|²))। यह image की value range पर निर्भर है: Li et al. 2010 का वितरित उदाहरण 0-255 वाली image पर k = 1 लेता है, इसलिए [0, 1] वाली image के लिए k = 1/255 वही behaviour देता है।
Returns: g (0 < g ≤ 1, flat जगह पर 1), grad_mag, g_min / g_max, sigma, k।
Gate: g ∈ (0, 1] — denominator ≥ 1, flat image पर g ≡ 1 (gradient 0)।
• halcon_segmentation family guide
• active_contours_and_level_sets — Variational और active contours, level sets — कौन-सा contour कहाँ रुकता है, और वह क्या guarantee देता है
• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।
• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।
• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table को input के रूप में लेते हैं)contour)snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · level_set_reinit · drle_evolve
*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*
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