feature op• 資料種類:voxel → sdf
• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.edt_jfa(seed_bool, device='cpu')(要直接呼叫實作,import match3d; match3d.edt_jfa(seed_bool, device='cpu');從台帳取用則 ops3d.get("edt_jfa"))
• 經台帳呼叫的回傳值: fullseye.ledger.edt_jfa(...) 只回傳**宣告的 out 型別 sdf 的值**(底層函式還會回傳輔助資訊)。需要被捨棄的部分時,請用 fullseye.ledger.edt_jfa.raw(...),或直接呼叫 match3d.edt_jfa。
• GPU:該運算子有 GPU 路徑(device="cuda")
3D 歐氏距離變換 = Jump Flooding Algorithm(GPU)。每個體素 → 到最近 seed 的距離。
> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。
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。
• 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。
• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py
sdf 作為輸入)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 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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