feature op• 데이터 종류: voxel → sdf
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu')(구현을 직접 호출하려면 import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu'), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("edt_jfa"))
• 원장 경유의 반환값: fullseye.ledger.edt_jfa(...) 는 **선언된 out 형 sdf 의 값만** 반환합니다(실제 함수는 보조 정보도 반환). 버려진 쪽이 필요하면 fullseye.ledger.edt_jfa.raw(...) 를 쓰거나 match3d.edt_jfa 를 직접 호출하세요.
• GPU: 이 연산자는 GPU 경로가 있습니다(device="cuda")
3D 유클리드 거리 변환 = Jump Flooding Algorithm(GPU). 각 voxel → 최근접 seed 까지의 거리.
> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.
実測で scipy EDT と厳密一致(max|err|=0、N≤160・JFA+2)。scipy(C 実装)は小さい N では
速いが、GPU-JFA は N≥96 で追い抜く(RTX5090 実測 96→2.6× / 128→4.7×)。全 voxel 並列で
GPU 常駐でき、chamfer を CPU 往復なしの全 GPU パイプラインにするのが本質。末尾の step=1 を
2 パス(JFA+2)にして大 N の近似誤差も消す。返り値 距離場 (D,H,W) の torch tensor。
引数 `seed_bool は (D,H,W)` の bool(True=seed、距離 0)。返り値は **torch float32
tensor** `(D,H,W)(device 上、numpy ではない。台帳経由 fs.ledger.edt_jfa` では
numpy に変換される)。距離は voxel 中心間のユークリッド距離(voxel 単位)。
seed が 1 つも無いと全 voxel が 1e6 に飽和する(例外は出ない)。26 方向 × log2(max(D,H,W))
段のジャンプなので、メモリは `(3,D,H,W)` float32 が数枚分。
用途: `signed_distance_field(両側)、match_chamfer_3d(edt="jfa")`。CPU 版は
`scipy.ndimage.distance_transform_edt(~seed)` と同じ値。
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
sdf 를 입력으로 받는 것)sdf_to_occupancy · fuse_to_voxel · integrate · extract_surface_points · query_distance · sdf_union · sdf_intersect · sdf_subtract
feature)sobel3d · hessian3d · curvature_maps · vol_frangi · vol_local_std · vol_local_thickness · vol_orientation_coherence · vol_euler_number
*Provenance: match3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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