chan_vese_energy — SEGMENTATION `contour` op

• 資料種類:image2d × mask → table

• 呼叫: 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]'(要直接呼叫實作,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]';從台帳取用則 opssegmentation.get("chan_vese_energy"))

用法

Chan–Vese 2001 的能量 F = μ Length + ν Area(inside) + λ1 ∫_in |I − c1|² + λ2 ∫_out |I − c2|²（兩相）（chan_vese_energy）。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

`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)。

詳細使用指南

• halcon_segmentation 族使用指南

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• 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

參考(範例資料・文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者・年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• (尚無)

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `table` 作為輸入)

class_ndim_norm

同類別(`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 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

chan_vese_energy — SEGMENTATION contour op

用法