contour op• 資料種類:image2d → table
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gvf_field(image, *, mu: 'float' = 0.2, sigma: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'direct', n_iter: 'int' = 2000, dt: 'Optional[float]' = None, edge_map=None) -> 'Dict[str, object]'(要直接呼叫實作,import segcontour; segcontour.gvf_field(image, *, mu: 'float' = 0.2, sigma: 'float' = 1.0, method: 'str' = 'direct', n_iter: 'int' = 2000, dt: 'Optional[float]' = None, edge_map=None) -> 'Dict[str, object]';從台帳取用則 opssegmentation.get("gvf_field"))
梯度向量流（Xu–Prince 1998）：把邊緣圖 f 的梯度平滑地擴散到遠離邊緣處的場 (u, v)（gvf_field）。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
E = ∬ μ(u_x² + u_y² + v_x² + v_y²) + |∇f|² |(u, v) − ∇f|² の最小化。Euler 方程式
μ∇²u − (u − f_x)(f_x² + f_y²) = 0、μ∇²v − (v − f_y)(f_x² + f_y²) = 0(線形)。
`method="iterate"` = 論文の時間発展 u ← u + Δt(μ∇²u − b(u − f_x))、b = |∇f|²(陽的、Δt ≤ 1/(4μ + max b))。
`method="direct"` = 同じ離散方程式 (μL − diag b) u = −b f_x を疎行列で直接解く(定常解そのもの)。
辺の地図 f は既定で |∇(G_σ * I)| を最大 1 に正規化したもの(`edge_map` で直接与えてもよい)。境界は Neumann。
u = 列(x)方向、v = 行(y)方向の成分。
返り値: `u / v、edge_map、fx / fy、residual_max(Euler 方程式の残差の最大)、residual_rel`
(残差 / max(b |∇f|))、`n_iter、method、mu`。f が平坦なら場は 0(残差 0)。
• 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
• 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。
• poc_active_contours — py -3.11 examples/poc_active_contours.py
table 作為輸入)contour)snake_evolve · chan_vese_energy · 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)。*
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