fullseye

gvf_field — SEGMENTATION contour op

• データ種: image2d → table
• 呼び出し: 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]' (実装を直接呼ぶなら 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]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("gvf_field"))

使い方

勾配ベクトル流(Xu–Prince 1998): 辺の地図 f の勾配を、辺から離れた所へ滑らかに拡散した場 (u, v)。

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)。

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 · chan_vese_energy · chan_vese_evolve · morph_chan_vese · morph_geodesic_ac · edge_stop_g · level_set_reinit · drle_evolve

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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)。

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