gvf_field — SEGMENTATION `contour` op

• 数据种类:image2d → table

• 调用: 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]'(要直接调用实现,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]';从台账取用则 opssegmentation.get("gvf_field"))

用法

梯度矢量流（Xu–Prince 1998）：把边缘图 f 的梯度平滑地扩散到远离边缘处的场 (u, v)（gvf_field）。

E = ∬ μ(u_x² + u_y² + v_x² + v_y²) + |∇f|² |(u, v) − ∇f|² 的最小化。Euler 方程 μ∇²u − (u − f_x)(f_x² + f_y²) = 0,μ∇²v − (v − f_y)(f_x² + f_y²) = 0(线性)。method="iterate" = 论文的时间演化 u ← u + Δt(μ∇²u − b(u − f_x)),b = |∇f|²(显式,Δt ≤ 1/(4μ + max b))。method="direct" = 用稀疏矩阵直接求解同一个离散方程 (μL − diag b) u = −b f_x(稳态解本身)。边缘图 f 默认为把 |∇(G_σ * I)| 归一化到最大值 1 的结果(也可以用 edge_map 直接给出)。边界为 Neumann。u = 列(x)方向的分量,v = 行(y)方向的分量。

返回值: u / v、edge_map、fx / fy、residual_max(Euler 方程残差的最大值)、residual_rel (残差 / max(b |∇f|))、n_iter、method、mu。f 平坦时场为 0(残差 0)。

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

*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)。*

gvf_field — SEGMENTATION contour op

用法