gvf_field — SEGMENTATION `contour` op

• 데이터 종류: image2d → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gvf_field(image, *, mu: 'float' = 0.2, sigma: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'direct', n_iter: 'int' = 2000, dt: 'Optional[float]' = None, edge_map=None) -> 'Dict[str, object]'(구현을 직접 호출하려면 import segcontour; segcontour.gvf_field(image, *, mu: 'float' = 0.2, sigma: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'direct', n_iter: 'int' = 2000, dt: 'Optional[float]' = None, edge_map=None) -> 'Dict[str, object]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("gvf_field"))

사용법

그래디언트 벡터 흐름(Xu–Prince 1998): 에지 맵 f의 그래디언트를 에지에서 먼 곳까지 매끄럽게 확산시킨 장 (u, v)(gvf_field).

E = ∬ μ(u_x² + u_y² + v_x² + v_y²) + |∇f|² |(u, v) − ∇f|²의 최소화. Euler 방정식 μ∇²u − (u − f_x)(f_x² + f_y²) = 0, μ∇²v − (v − f_y)(f_x² + f_y²) = 0(선형). method="iterate" = 논문의 시간 발전 u ← u + Δt(μ∇²u − b(u − f_x)), b = |∇f|²(양적, Δt ≤ 1/(4μ + max b)). method="direct" = 같은 이산 방정식 (μL − diag b) u = −b f_x를 희소 행렬로 직접 푼다(정상해 그 자체). 에지 맵 f는 기본값으로 |∇(G_σ * I)|를 최대 1로 정규화한 것(edge_map으로 직접 줘도 된다). 경계는 Neumann. u = 열(x) 방향, v = 행(y) 방향의 성분.

반환값: u / v, edge_map, fx / fy, residual_max(Euler 방정식 잔차의 최대), residual_rel (잔차 / max(b |∇f|)), n_iter, method, mu. f가 평탄하면 장은 0(잔차 0).

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• active_contours_and_level_sets — 변분·동적 윤곽과 레벨셋 — 어떤 윤곽이 어디서 멈추고 무엇을 보장하는가

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`contour`)

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

*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

gvf_field — SEGMENTATION contour op

사용법