gradient3d — 3D edges op

• 資料種類:voxel → gradient

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0)(要直接呼叫實作,import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0);從台帳取用則 ops3d.get("gradient3d"))

用法

計算高斯平滑後的中心差分梯度。

> 以下的詳細說明為原文 —— 摘要與標題已翻譯。

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。

參考(範例資料・文獻)

• 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。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 gradient 作為輸入)

fuse_to_voxel

同類別(edges)

canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.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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