level_set_reinit — SEGMENTATION `contour` op

• データ種: mask → table

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.level_set_reinit(phi, *, method: 'str' = 'sussman', n_iter: 'int' = 100, dt: 'float' = 0.5, band: 'float' = 3.0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segcontour; segcontour.level_set_reinit(phi, *, method: 'str' = 'sussman', n_iter: 'int' = 100, dt: 'float' = 0.5, band: 'float' = 3.0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("level_set_reinit"))

使い方

φ(内側 φ < 0)を同じ零等高線の符号付き距離に直す。

`method="sussman"` = φ_τ + S(φ0)(|∇φ| − 1) = 0(Sussman–Smereka–Osher 1994)を Godunov の風上差分で

`n_iter 回(刻み dt` ≤ 0.5)。界面に接する格子点(4 近傍で符号が変わる)は Russo–Smereka 2000 の subcell fix:

D = φ0 / Δφ0(Δφ0 = 中心差分の勾配の大きさと片側差分の最大)へ緩和させ、零等高線を動かさない。

`method="edt"` = マスク φ < 0 から距離変換で作る符号付き距離(第 2 実装。零等高線は画素の中心の中間に量子化され、

最大で半画素動く)。bool のマスクを渡すと edt の符号付き距離を φ0 として使う。

返り値: `phi、grad(|φ| ≤ band での |∇φ| の 10/50/90 % 点と画素数)、grad_before`(同、入力)、

`zero_hausdorff(前後の零等高線の Hausdorff、画素)、method、n_iter`。

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 · 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)。*

level_set_reinit — SEGMENTATION contour op

使い方