sk_chan_vese — 2D `segmentation` op

• 数据种类:image → region

• 调用:fullseye.apply(img, "sk_chan_vese", a=0.5, b=0.5)(2-D 的模型是一张图 + 两个标量旋钮 a,b∈[0,1])

sk_chan_vese: input → output

*图为在 128×128 合成输入上实际运行的输出。左为输入，右为输出。点云以俯视散点显示(亮度 = z)，一维序列为折线，体数据为沿 z 的最大值投影，视频为中间帧，复数图像为幅值；无法成像的返回值直接显示数值。*

扫描旋钮 a(0.1 / 0.5 / 0.9，另一旋钮取默认):

▸ sk_chan_vese: 旋钮 a 扫描 (文档网站)

*旋钮 b 不改变输出(实测: 0.1 / 0.5 / 0.9 相同)。*

换别的图像(合成场景 / 照片 / 硬币。上排为输入，下排为对应输出。旋钮取默认):

▸ sk_chan_vese: 其他输入图像 (文档网站)

*第 4 列是彩色 (H,W,3) 输入。此算子能正确处理颜色而不跨通道(不把颜色通道当作第三个空间轴卷积)。*

用法

Chan-Vese 分割。这是一种反复移动水平集(等值集合)以使区域内亮度方差最小化的主动轮廓模型,即使目标边缘不清晰也能检测出区域。

HALCON 中没有直接对应的算子。实现为 segmentation.chan_vese(v, mu=0.1+0.4*a, max_num_iter=60) —— a 将 'edge length' 权重 mu 在 0.1～0.5 范围内调节(越大轮廓越圆、越平滑，越容易忽略细节)。迭代次数固定为 60。b 未使用。初始水平集为默认的 'checkerboard'(棋盘格状)。

详细使用指南

• gallery2d_segmentation 族使用指南

参考(示例数据、文献)

• 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。

在 Studio 中试试

下面的程序已确认可以运行(与图相同的输入)。在 Studio 帮助中，此块会变成按钮，可当场加载并运行。

sk_chan_vese 0.50 0.50

▸ 载入此流水线 · 载入并运行

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• 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

类型可衔接的下一个算子(可接受 `region` 作为输入)

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

同类别(`segmentation`)

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

*Provenance: ops.py — 2D 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

sk_chan_vese — 2D segmentation op

用法