contour op• Data kinds: image2d × mask → table
• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_geodesic_ac(gimage, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, threshold='auto', balloon: 'float' = 0.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (implementation को सीधे call करना हो तो import segcontour; segcontour.morph_geodesic_ac(gimage, init, *, n_iter: 'int' = 100, smoothing: 'int' = 1, threshold='auto', balloon: 'float' = 0.0, phase: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]', registry से लेना हो तो opssegmentation.get("morph_geodesic_ac"))
morphological geodesic active contour (Márquez-Neila et al. 2014 का MorphGAC)। gimage = edge पर छोटे मान वाली image (edge_stop_g का g)।
1 iteration = balloon चरण (balloon > 0 पर 3×3 dilation, < 0 पर erosion, केवल g > threshold/|balloon| वाले pixels पर) + आकर्षण चरण (∇g · ∇u > 0 वाले pixels अंदर, < 0 वाले बाहर = contour को g की valley की ओर खींचता है) + smoothing चरण (curvature operator smoothing बार, बारी-बारी)। threshold="auto" g का 40 % point है (skimage जैसा)। जाल (measured): background ठीक-ठीक flat हो तो g ≡ 1 वाले pixels 40 % से अधिक हो जाते हैं, threshold = 1 बनता है, "g > 1/|balloon|" वाला कोई pixel नहीं बचता और balloon एक बार भी काम नहीं करता (contour प्रारंभिक स्थिति में ही रुक जाता है)। जिन images में blur की tail से g 1 − 10⁻¹³ हो जाता है, उनमें यह संयोग से काम करता है। flat synthetic images के लिए threshold को संख्या के रूप में दें। phase morph_chan_vese जैसा ही है।
Returns: mask, threshold, history, n_iter, n_changed (हर iteration)।
• halcon_segmentation family guide
• active_contours_and_level_sets — Variational और active contours, level sets — कौन-सा contour कहाँ रुकता है, और वह क्या guarantee देता है
• 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।
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table को input के रूप में लेते हैं)contour)snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · edge_stop_g · level_set_reinit · 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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