contour op• 数据种类:image2d × mask → table
• 调用: 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]'(要直接调用实现,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]';从台账取用则 opssegmentation.get("drle_evolve"))
距离正则化水平集 DRLSE（Li–Xu–Gui–Fox 2010）的边缘版。不做重新初始化（drle_evolve）。
φ_t = μ div(d_p(|∇φ|)∇φ) + λ δ_ε(φ) div(g ∇φ/|∇φ|) + α g δ_ε(φ)(φ < 0 为内侧,α > 0 时收缩)。d_p(s) = p'(s)/s。双阱 p2(s) = (1 − cos 2πs)/(2π)²(s ≤ 1)、(s − 1)²/2(s ≥ 1),单阱 p1(s) = (s − 1)²/2。初始 = 2 值的阶跃(内侧 −c0,外侧 +c0,与 Li 的示例相同)。g = edge_stop_g(image, sigma, k) 的 g(也可用 g 直接给出)。μ 默认为 0.2/dt,不满足 CFL 条件 μ dt < 1/4 时 ValueError。边界为 Li 代码中的 Neumann。能量 ε(φ) = μ Σ p(|∇φ|) + λ Σ g δ_ε(φ)|∇φ| + α Σ g H_ε(−φ) 也在每次迭代时记录(实测,不是门禁)。
返回值: mask(φ < 0)、phi、grad(|φ| ≤ ε 处 |∇φ| 的分位点)、grad_trace(每 record_every 次的中位数)、energy、n_increase、history、n_iter。
• 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
• 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。
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table 作为输入)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)。*
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