contour op• データ種: image2d × mask → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_chan_vese(image, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segcontour; segcontour.morph_chan_vese(image, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("morph_chan_vese"))
形態学的 Chan–Vese(Márquez-Neila–Baumela–Álvarez 2014 の MorphACWE)。1 反復 = データ段 + 平滑段。
データ段: c1 = 内側の平均、c0 = 外側の平均、aux = |∇u|(λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c0)²)、aux < 0 の画素を内側、aux > 0 を外側に(|∇u| ≠ 0 = 境界の近くだけが動く)。平滑段: 曲率の作用素(SI∘IS と IS∘SI を交互)を smoothing 回。phase = 最初に使う作用素(0 = SI∘IS)。skimage の実装は交互の位相をモジュールの大域状態に持つので、同じ入力でも直前の呼び出しで結果が変わりうる —— ここは呼び出しごとに phase から始める(決定的)。当てはめのエネルギー E_fit = λ1 Σ_in (I − c1)² + λ2 Σ_out (I − c0)² を各段の前後で記録する。門(厳密): c を固定した E_fit は画素ごとの和なので、データ段で反転した画素はどれも E_fit を下げ(または等しく)、その後 c を平均に更新するとさらに下がる ⇒ データ段の前後で E_fit は単調非増加(n_data_increase = 0)。平滑段は E_fit を上げうる(fit_after_smooth で実測)。
返り値: mask、fit_before_data / fit_after_data / fit_after_smooth(反復ごと)、n_data_increase、history、n_iter、n_changed(反復ごとに変わった画素数)。
• halcon_segmentation ファミリ ガイド
• active_contours_and_level_sets — 変分・動的輪郭とレベルセット — どの輪郭がどこで止まり、何を保証するか
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table を入力に取れる)contour)snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit · drle_evolve
*Provenance: segcontour.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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