contour op• Datenarten: image2d → table
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.edge_stop_g(image, *, sigma: 'float' = 1.0, k: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]' (die Implementierung direkt: import segcontour; segcontour.edge_stop_g(image, *, sigma: 'float' = 1.0, k: 'float' = 1.0) -> 'Dict[str, object]'; aus dem Register: opssegmentation.get("edge_stop_g"))
Kanten-Stoppfunktion g = 1 / (1 + |∇(G_σ * I)|² / k²) (die p = 2-Form von Caselles–Kimmel–Sapiro 1997) (edge_stop_g).
sigma = Standardabweichung des Gauß (0 heißt zentrale Differenzen ohne Glättung), k = Skala des Gradienten (k = 1 ergibt g = 1/(1 + |∇G_σ*I|²)). Hängt vom Wertebereich des Bildes ab: Das mitgelieferte Beispiel von Li et al. 2010 nutzt k = 1 auf Bildern mit 0-255, daher ergibt bei einem [0, 1]-Bild k = 1/255 dasselbe Verhalten.
Rückgabewert: g (0 < g ≤ 1, 1 wo flach), grad_mag, g_min / g_max, sigma, k.
Gate: g ∈ (0, 1] — Nenner ≥ 1, g ≡ 1 auf einem flachen Bild (Gradient 0).
• Leitfaden zur Familie halcon_segmentation
• active_contours_and_level_sets — Variationelle und aktive Konturen, Level-Sets — welche Kontur wo stoppt und was sie garantiert
• 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.
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table als Eingabe)contour)snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · level_set_reinit · drle_evolve
*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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