curvature_flow — SEGMENTATION `contour` op

• 数据种类:mask → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.curvature_flow(phi, *, t_end: 'float' = 50.0, dt: 'float' = 0.2, eta: 'float' = 1e-08, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'(要直接调用实现,import segcontour; segcontour.curvature_flow(phi, *, t_end: 'float' = 50.0, dt: 'float' = 0.2, eta: 'float' = 1e-08, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]';从台账取用则 opssegmentation.get("curvature_flow"))

用法

平均曲率流（曲线缩短流）的水平集形式 φ_t = |∇φ| div(∇φ/|∇φ|)（φ < 0 为内侧，从凸处开始收缩）（curvature_flow）。

显式中心差分: φ_t = (φ_xx φ_y² − 2 φ_x φ_y φ_xy + φ_yy φ_x²) / (φ_x² + φ_y² + η),步长 dt ≤ 0.25(稳定条件)。phi = φ 或 bool 掩模(转换为符号距离)。每一步的面积是 clip(0.5 − φ/|∇φ|, 0, 1) 的和。

门禁: 简单闭曲线所围面积满足 dA/dt = −∮ κ ds = −2π(环绕数 1,即使不是凸的)。圆则 r(t)² = r0² − 2t。

返回值: phi、mask、times、areas、area_rate(面积 vs 时间的最小二乘斜率)、area_rate_theory = −2π、history(每 record_every 步的掩模)、n_steps。

详细使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• active_contours_and_level_sets — 变分、主动轮廓与水平集 —— 哪种轮廓停在哪里、保证什么

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。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `table` 作为输入)

class_ndim_norm

同类别(`contour`)

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

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

curvature_flow — SEGMENTATION contour op

用法