contour op• Data kinds: image2d × mask → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.drle_evolve(image, init, *, mu: 'Optional[float]' = None, lambda_: 'float' = 5.0, alpha: 'float' = 1.5, epsilon: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.5, k: 'float' = 0.00392156862745098, g=None, n_iter: 'int' = 300, c0: 'float' = 2.0, potential: 'str' = 'double_well', record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segcontour; segcontour.drle_evolve(image, init, *, mu: 'Optional[float]' = None, lambda_: 'float' = 5.0, alpha: 'float' = 1.5, epsilon: 'float' = 1.5, dt: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.5, k: 'float' = 0.00392156862745098, g=None, n_iter: 'int' = 300, c0: 'float' = 2.0, potential: 'str' = 'double_well', record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("drle_evolve"))
distance-regularized level set DRLSE (Li–Xu–Gui–Fox 2010) का edge रूप। re-initialisation नहीं करता।
φ_t = μ div(d_p(|∇φ|)∇φ) + λ δ_ε(φ) div(g ∇φ/|∇φ|) + α g δ_ε(φ) (φ < 0 अंदर है, α > 0 पर सिकुड़ता है)। d_p(s) = p'(s)/s। double well p2(s) = (1 − cos 2πs)/(2π)² (s ≤ 1), (s − 1)²/2 (s ≥ 1); single well p1(s) = (s − 1)²/2। प्रारंभिक = 2-valued step (अंदर −c0, बाहर +c0, Li के उदाहरण जैसा)। g = edge_stop_g(image, sigma, k) का g (g से सीधे भी दिया जा सकता है)। μ का default 0.2/dt है; CFL condition μ dt < 1/4 पूरी न हो तो ValueError। boundary Li के code वाला Neumann है। energy ε(φ) = μ Σ p(|∇φ|) + λ Σ g δ_ε(φ)|∇φ| + α Σ g H_ε(−φ) भी हर iteration पर दर्ज की जाती है (measured, gate नहीं)।
Returns: mask (φ < 0), phi, grad (|φ| ≤ ε पर |∇φ| के quantiles), grad_trace (हर record_every पर median), energy, n_increase, history, n_iter।
• halcon_segmentation family guide
• active_contours_and_level_sets — Variational और active contours, level sets — कौन-सा contour कहाँ रुकता है, और वह क्या guarantee देता है
• 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।
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table को input के रूप में लेते हैं)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 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.