sk_chan_vese — 2D `segmentation` op

• Datenarten: image → region

• Aufruf: fullseye.apply(img, "sk_chan_vese", a=0.5, b=0.5) (das 2-D-Modell ist ein Bild plus zwei skalare Regler a,b∈[0,1])

sk_chan_vese: input → output

*Die Abbildung ist die tatsächliche Ausgabe auf einer synthetischen 128×128-Eingabe. Links Eingabe, rechts Ausgabe. Punktwolken als Draufsicht-Streudiagramm (Helligkeit = z), 1-D-Reihen als Linie, Volumen als Maximum-Projektion entlang z, Videos als mittleres Bild, komplexe Bilder als Betrag; Rückgabewerte, die kein Bild ergeben, werden als Werte gezeigt.*

Regler a durchfahren (0,1 / 0,5 / 0,9, der andere Regler auf Standard):

▸ sk_chan_vese: Regler a durchfahren (Doku-Website)

*Regler b ändert die Ausgabe nicht (gemessen: identisch bei 0,1 / 0,5 / 0,9).*

Auf anderen Bildern (synthetische Szene / Foto / Münzen. Obere Reihe: Eingaben, untere Reihe: deren Ausgaben. Regler auf Standard):

▸ sk_chan_vese: andere Eingaben (Doku-Website)

*Die 4. Spalte ist eine Farb-Eingabe (H,W,3). Dieser Op verarbeitet Farbe, ohne Kanäle zu vermischen (er faltet den Farbkanal nicht als dritte Raumachse).*

Verwendung

Chan-Vese-Segmentierung. Ein aktives Konturmodell, das eine Levelset (Niveaumenge) iterativ so bewegt, dass die Helligkeitsvarianz innerhalb der Region minimiert wird, wodurch sich Regionen auch bei Objekten ohne scharfe Kanten erkennen lassen.

HALCON hat keine direkte Entsprechung. Die Implementierung ist segmentation.chan_vese(v, mu=0.1+0.4*a, max_num_iter=60) —— a variiert das 'edge length'-Gewicht mu über 0.1–0.5 (je größer, desto runder und glatter wird die Kontur und desto eher werden Details ignoriert). Die Anzahl der Iterationen ist auf 60 fixiert. b wird nicht verwendet. Die initiale Level-Set-Funktion ist die Standardvorgabe 'checkerboard' (schachbrettartig).

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie gallery2d_segmentation

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.

In Studio ausprobieren

Das Programm unten ist nachweislich lauffähig (gleiche Eingabe wie die Abbildung). In der Studio-Hilfe wird dieser Block zu Schaltflächen, die es sofort laden und ausführen.

sk_chan_vese 0.50 0.50

▸ Diese Pipeline laden · Laden & ausführen

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

• gallery2d_segmentation — py -3.11 examples/gallery2d_segmentation.py

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

• poc_segmentation_gauntlet — py -3.11 examples/poc_segmentation_gauntlet.py

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

identity · reg_erode · reg_dilate · reg_open · reg_close · fill_holes · select_largest · remove_small

Gleiche Kategorie (`segmentation`)

threshold · otsu · canny · adaptive_gauss_thresh · sk_otsu · sk_li · sk_yen · sk_sauvola

*Provenance: ops.py — 2D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sk_chan_vese — 2D segmentation op