level_set_reinit — SEGMENTATION contour op

• Data kinds: mask → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.level_set_reinit(phi, *, method: 'str' = 'sussman', n_iter: 'int' = 100, dt: 'float' = 0.5, band: 'float' = 3.0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segcontour; segcontour.level_set_reinit(phi, *, method: 'str' = 'sussman', n_iter: 'int' = 100, dt: 'float' = 0.5, band: 'float' = 3.0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("level_set_reinit"))

उपयोग

φ (अंदर φ < 0) को उसी zero contour की signed distance में बदलता है।

method="sussman" = φ_τ + S(φ0)(|∇φ| − 1) = 0 (Sussman–Smereka–Osher 1994) को Godunov upwind differences से n_iter बार (step dt ≤ 0.5)। interface को छूने वाले grid points (4-neighbourhood में sign बदलता है) पर Russo–Smereka 2000 का subcell fix:

इन्हें D = φ0 / Δφ0 (Δφ0 = central difference gradient के magnitude और one-sided differences का maximum) की ओर relax किया जाता है, जिससे zero level set नहीं हिलता। method="edt" = mask φ < 0 से distance transform द्वारा बनी signed distance (2nd implementation; zero level set pixel centres के बीच में quantise होता है और अधिकतम आधा pixel हिलता है)। bool mask देने पर edt की signed distance को φ0 के रूप में इस्तेमाल किया जाता है।

Returns: phi, grad (|φ| ≤ band पर |∇φ| के 10/50/90 % points और pixel count), grad_before (वही, input के लिए), zero_hausdorff (पहले और बाद के zero level sets की Hausdorff दूरी, pixels), method, n_iter।

उपयोग की विस्तृत guide

• halcon_segmentation family guide

पृष्ठभूमि guides (इस op के पीछे की physics और conventions)

• active_contours_and_level_sets — Variational और active contours, level sets — कौन-सा contour कहाँ रुकता है, और वह क्या guarantee देता है

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• 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।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

class_ndim_norm

इसी category के (contour)

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

*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)।*

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