chan_vese_energy — SEGMENTATION `contour` op

• 데이터 종류: image2d × mask → table

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.chan_vese_energy(image, phi, *, mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1) -> 'Dict[str, float]'(구현을 직접 호출하려면 import segcontour; segcontour.chan_vese_energy(image, phi, *, mu: 'float' = 0.1, nu: 'float' = 0.0, lambda1: 'float' = 1.0, lambda2: 'float' = 1.0, eps: 'float' = 1.0, eta: 'float' = 0.1) -> 'Dict[str, float]', 원장에서 가져오려면 opssegmentation.get("chan_vese_energy"))

사용법

Chan–Vese 2001 에너지 F = μ Length + ν Area(inside) + λ1 ∫_in |I − c1|² + λ2 ∫_out |I − c2|²(2상)(chan_vese_energy).

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`phi` は φ(内側 φ < 0)か bool のマスク(符号付き距離に直す)。正則化: 内側の重み H_ε(−φ)(論文の arctan 版)、

長さ = Σ δ_ε(φ) |Dφ|_η(前進差分、|Dφ|_η = √(D_x² + D_y² + η²))。c1 / c2 = 内 / 外の H_ε で重みづけた平均(式 (6)(7))。

同じマスクの「鋭い」版(`energy_sharp`)も返す: 長さ = 4 近傍で内外が変わる辺の数、内外は φ < 0 で 0/1。

返り値: `energy、length、area、fit_inside / fit_outside、c1 / c2`(H_ε で重みづけた平均 ——

ε = 1 の arctan は裾が長いので 2 値の画像でも 0/1 から離れる)、`energy_sharp、perimeter_sharp`、

`c1_sharp / c2_sharp`(φ < 0 の内外の平均)。

자세한 사용 가이드

• halcon_segmentation 패밀리 가이드

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• 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

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• (아직 없음)

타입이 이어지는 다음 연산자(`table` 를 입력으로 받는 것)

class_ndim_norm

같은 카테고리(`contour`)

snake_evolve · gvf_field · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · 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).*

chan_vese_energy — SEGMENTATION contour op

사용법