level_set_reinit — SEGMENTATION `contour` op

• Datenarten: mask → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.level_set_reinit(phi, *, method: 'str' = 'sussman', n_iter: 'int' = 100, dt: 'float' = 0.5, band: 'float' = 3.0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segcontour; segcontour.level_set_reinit(phi, *, method: 'str' = 'sussman', n_iter: 'int' = 100, dt: 'float' = 0.5, band: 'float' = 3.0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("level_set_reinit"))

Verwendung

Macht aus φ (innen, wo φ < 0) die vorzeichenbehaftete Abstandsfunktion derselben Null-Niveaulinie (level_set_reinit).

method="sussman" = φ_τ + S(φ0)(|∇φ| − 1) = 0 (Sussman–Smereka–Osher 1994) mit Godunov-Upwind-Differenzen für n_iter Iterationen (Schrittweite dt ≤ 0.5). Gitterpunkte an der Grenzfläche (Vorzeichenwechsel in der 4-Nachbarschaft) erhalten den subcell fix von Russo–Smereka 2000:

sie relaxieren gegen D = φ0 / Δφ0 (Δφ0 = Maximum aus dem Betrag des Zentraldifferenz-Gradienten und den einseitigen Differenzen), sodass sich die Nullniveaulinie nicht bewegt. method="edt" = vorzeichenbehafteter Abstand per Distanztransformation aus der Maske φ < 0 (2. Implementierung; die Nullniveaulinie wird auf die Mitte zwischen Pixelmitten quantisiert und bewegt sich um bis zu ein halbes Pixel). Bei Übergabe einer bool-Maske wird der edt-Abstand als φ0 verwendet.

Rückgabewert: phi, grad (10/50/90-%-Punkte von |∇φ| bei |φ| ≤ band und Pixelzahl), grad_before (dasselbe für die Eingabe), zero_hausdorff (Hausdorff-Abstand der Nullniveaulinien vorher/nachher, Pixel), method, n_iter.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation

Hintergrundwissen (Physik und Konventionen hinter diesem Operator)

• active_contours_and_level_sets — Variationelle und aktive Konturen, Level-Sets — welche Kontur wo stoppt und was sie garantiert

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

class_ndim_norm

Gleiche Kategorie (`contour`)

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

*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

level_set_reinit — SEGMENTATION contour op