gradient3d — 3D edges op

• 데이터 종류: voxel → gradient

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0)(구현을 직접 호출하려면 import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("gradient3d"))

사용법

가우스 평활 후의 중심차분 기울기를 계산합니다.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

Parameters

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vol : (D,H,W) array

グレー voxel。

sigma : float

ガウス平滑の標準偏差(voxel 単位)。0 で平滑なし(生の中心差分)。

Returns

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gmag : (D,H,W) float64

勾配の大きさ ||∇I||。

gvec : (D,H,W,3) float64

勾配ベクトル。成分は (∂/∂axis0, ∂/∂axis1, ∂/∂axis2) = (depth, height, width)。

Notes

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平滑には scipy.ndimage.gaussian_filter(mode="nearest")、微分には np.gradient(spacing=1)

を用いる。np.gradient は内部が中心差分、境界のみ片側差分。

참고(샘플 데이터·문헌)

• 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.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

타입이 이어지는 다음 연산자(gradient 를 입력으로 받는 것)

fuse_to_voxel

같은 카테고리(edges)

canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.py — 3D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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