curvature_flow — SEGMENTATION `contour` op

• データ種: mask → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.curvature_flow(phi, *, t_end: 'float' = 50.0, dt: 'float' = 0.2, eta: 'float' = 1e-08, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segcontour; segcontour.curvature_flow(phi, *, t_end: 'float' = 50.0, dt: 'float' = 0.2, eta: 'float' = 1e-08, record_every: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("curvature_flow"))

使い方

平均曲率流(曲線短縮流)のレベルセット版 φ_t = |∇φ| div(∇φ/|∇φ|)(φ < 0 が内側、凸な所から縮む)。

陽的な中心差分: φ_t = (φ_xx φ_y² − 2 φ_x φ_y φ_xy + φ_yy φ_x²) / (φ_x² + φ_y² + η)、刻み dt ≤ 0.25(安定条件)。

`phi = φ か bool のマスク(符号付き距離に直す)。面積は各刻みで clip(0.5 − φ/|∇φ|, 0, 1)` の和。

門: 単純閉曲線の囲む面積は dA/dt = −∮ κ ds = −2π(回転数 1、凸でなくても)。円なら r(t)² = r0² − 2t。

返り値: `phi、mask、times、areas、area_rate(面積 vs 時間の最小二乗の傾き)、area_rate_theory` = −2π、

`history(record_every 刻みごとのマスク)、n_steps`。

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`)

snake_evolve · gvf_field · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit

*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)。*

curvature_flow — SEGMENTATION contour op

使い方