contour op• 데이터 종류: image2d × mask → table
• 호출: 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]'(구현을 직접 호출하려면 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]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("morph_chan_vese"))
형태학적 Chan–Vese(Márquez-Neila–Baumela–Álvarez 2014의 MorphACWE). 1회 반복 = 데이터 단계 + 평활 단계(morph_chan_vese).
데이터 단계: c1 = 안쪽 평균, c0 = 바깥쪽 평균, aux = |∇u|(λ1 (I − c1)² − λ2 (I − c0)²), aux < 0인 화소를 안쪽, aux > 0을 바깥쪽으로(|∇u| ≠ 0 = 경계 근처만 움직인다). 평활화 단계: 곡률 작용소(SI∘IS와 IS∘SI를 교대로)를 smoothing회. phase = 처음 쓰는 작용소(0 = SI∘IS). skimage의 구현은 교대의 위상을 모듈의 전역 상태로 가지므로, 같은 입력이라도 직전 호출에 따라 결과가 바뀔 수 있다 — 여기서는 호출마다 phase에서 시작한다(결정적). 적합 에너지 E_fit = λ1 Σ_in (I − c1)² + λ2 Σ_out (I − c0)²를 각 단계 전후에 기록한다. 게이트(엄밀): c를 고정한 E_fit는 화소별 합이므로, 데이터 단계에서 반전한 화소는 모두 E_fit를 낮추고(또는 같게 하고), 그 후 c를 평균으로 갱신하면 더 내려간다 ⇒ 데이터 단계 전후로 E_fit는 단조 비증가(n_data_increase = 0). 평활화 단계는 E_fit를 올릴 수 있다(fit_after_smooth로 실측).
반환값: mask, fit_before_data / fit_after_data / fit_after_smooth(반복마다), n_data_increase, history, n_iter, n_changed(반복마다 바뀐 화소 수).
• active_contours_and_level_sets — 변분·동적 윤곽과 레벨셋 — 어떤 윤곽이 어디서 멈추고 무엇을 보장하는가
• 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.
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table 를 입력으로 받는 것)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 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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