snake_evolve — SEGMENTATION `contour` op

• データ種: image2d × pairs → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.snake_evolve(image, init_points, *, alpha: 'float' = 0.1, beta: 'float' = 0.1, gamma: 'float' = 1.0, external: 'str' = 'edge', w_line: 'float' = 0.0, w_edge: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.0, kappa: 'float' = 1.0, gvf=None, gvf_mu: 'float' = 0.2, max_px_move: 'Optional[float]' = None, n_iter: 'int' = 300, spline_order: 'int' = 3, tol: 'float' = 0.0, resample_every: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segcontour; segcontour.snake_evolve(image, init_points, *, alpha: 'float' = 0.1, beta: 'float' = 0.1, gamma: 'float' = 1.0, external: 'str' = 'edge', w_line: 'float' = 0.0, w_edge: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 1.0, kappa: 'float' = 1.0, gvf=None, gvf_mu: 'float' = 0.2, max_px_move: 'Optional[float]' = None, n_iter: 'int' = 300, spline_order: 'int' = 3, tol: 'float' = 0.0, resample_every: 'int' = 0, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("snake_evolve"))

使い方

離散 snake(Kass–Witkin–Terzopoulos 1988)の半陰的な更新 x_t = (A + γI)^(-1)(γ x_(t-1) − f_x)(式 (19)(20))。

閉じた snake(周期境界)の点 init_points(N, 2)= [row, col]、N ≥ 5。内部エネルギー E_int = ½ Σ (α |v_(i+1) − v_i|² + β |v_(i+1) − 2v_i + v_(i−1)|²) = ½ xᵀ A x(陰的)。外力(陽的)は external で選ぶ:

"edge" = ポテンシャル P = w_line · G_σ*I + w_edge · |∇(G_σ*I)|²、E_ext = −κ Σ P(v_i)(Kass の E_line と E_edge)、"potential" = image をそのまま P として使う(第 2 実装と同じ P を渡すため)、"gvf" = 力そのものが −κ (v, u)(GVF、gvf に gvf_field の返りを渡すか、gvf_mu で内部で作る)、"none" = 外力 0。P は spline_order 次の補間スプライン(値と微分が整合)で点の位置へ。max_px_move を与えると 1 反復の移動を max_px_move · tanh(Δ) に制限(skimage と同じ。近接勾配の性質は失う)。resample_every > 0 なら k 反復ごとに弧長で等間隔に打ち直す(凹部へ入るとき点が疎になるのを防ぐ。エネルギーの単調性はその時点で途切れる)。点は画像の範囲 [0, H−1] × [0, W−1] に切り詰める。

返り値: points(N, 2)、mask(折れ線の内側)、energy / energy_internal / energy_external(反復ごと、先頭 = 初期。GVF では外力のエネルギーが定義されないので total と external は NaN)、n_increase(エネルギーが増えた反復の数、GVF なら None)、max_increase、lipschitz(κP のヘッセ行列のスペクトルノルムの格子上の最大 = 外力の勾配の Lipschitz 定数の見積り)、gamma_ge_lipschitz(γ ≥ L なら降下補題で単調非増加が保証される)、radius_factor(外力 0 の円の 1 反復の縮み γ/(γ + λ_1) の閉形式)、history(record_every ごとの点)、n_iter、converged。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• 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

参考(サンプルデータ・文献)

• 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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py

型が繋がる次の op(`table` を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(`contour`)

gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · 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)。*

snake_evolve — SEGMENTATION contour op

使い方