gvf_field — SEGMENTATION contour op

• Data kinds: image2d → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.gvf_field(image, *, mu: 'float' = 0.2, sigma: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'direct', n_iter: 'int' = 2000, dt: 'Optional[float]' = None, edge_map=None) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segcontour; segcontour.gvf_field(image, *, mu: 'float' = 0.2, sigma: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'direct', n_iter: 'int' = 2000, dt: 'Optional[float]' = None, edge_map=None) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("gvf_field"))

उपयोग

gradient vector flow (Xu–Prince 1998): edge map f के gradient को edge से दूर की जगहों तक smooth रूप से फैलाकर बना field (u, v)।

E = ∬ μ(u_x² + u_y² + v_x² + v_y²) + |∇f|² |(u, v) − ∇f|² का minimization। Euler equations μ∇²u − (u − f_x)(f_x² + f_y²) = 0, μ∇²v − (v − f_y)(f_x² + f_y²) = 0 (linear)। method="iterate" = paper का time evolution u ← u + Δt(μ∇²u − b(u − f_x)), b = |∇f|² (explicit, Δt ≤ 1/(4μ + max b))। method="direct" = उसी discrete equation (μL − diag b) u = −b f_x को sparse matrix से सीधे हल करता है (steady-state solution स्वयं)। edge map f default रूप से |∇(G_σ * I)| को maximum 1 पर normalise किया हुआ है (edge_map से सीधे भी दिया जा सकता है)। boundary Neumann है। u = column (x) दिशा का component, v = row (y) दिशा का component।

Returns: u / v, edge_map, fx / fy, residual_max (Euler equations के residual का maximum), residual_rel (residual / max(b |∇f|)), n_iter, method, mu। f flat हो तो field 0 (residual 0)।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• active_contours_and_level_sets — Variational और active contours, level sets — कौन-सा contour कहाँ रुकता है, और वह क्या guarantee देता है

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

class_ndim_norm

इसी category के (contour)

snake_evolve · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · 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)।*

© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.