medial_axis_points — 3D medial op

• データ種: voxel → points

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.medial_axis_points(vol, min_radius=0.0) (実装を直接呼ぶなら import medial; medial.medial_axis_points(vol, min_radius=0.0)、台帳から引くなら ops3d.get("medial_axis_points"))

• 台帳経由の戻り値: fullseye.ledger.medial_axis_points(...) は**宣言 out 型 points の値だけ**を返す(本体は補助情報も返す)。捨てられた側が要るときは fullseye.ledger.medial_axis_points.raw(...)、または medial.medial_axis_points を直接呼ぶ。

• 本体の返り: (points, radii)

使い方

medial voxel の座標と局所半径(= その点の EDT 値)を点群化。返り値 (points, radius)。

太い部分は面状、細い部分は線状に分布する medial 点を (M,3) の座標(z,y,x)と、それぞれの

局所半径 (M,) として返す。半径最大の点は形状の最も「内側」= 中心を指す。

Args:

vol: バイナリ voxel(bool / 0-1 の 3D)。

min_radius: この半径以下の点を除外(ノイズ抑制)。

Returns:

points (float64, (M,3)): medial voxel 座標(z, y, x)。

radius (float64, (M,)): 各点の EDT 値(= 局所内接半径)。

手順: `distance_ridge(vol, min_radius) で得た ridge_mask の np.argwhere`

(配列 index、行は z-major の辞書順で決定的)と、その位置の `edt` 値を返す。

座標は voxel index で spacing は掛けない(物理座標が要るなら呼び手で

`points * (sz, sy, sx)`、半径も同様に等方 spacing を掛ける)。

引数と検証: `vol` は 3-D(非ゼロ = 前景)。3-D でない・空・NaN/Inf は

`ValueError、min_radius < 0 も ValueError。radius` は

`> min_radius の点だけ(境界 voxel は EDT が 1 以下なので min_radius=1` で

外殻ノイズをほぼ落とせる)。

端の挙動: 前景が無い、または全点が `min_radius 以下なら points は (0, 3)`、

`radius は (0,)` の空配列(エラーにしない)。

使いどころ: `medial_match の半径分布、点群 op(smallest_sphere3` /

`fit_line3 等)への橋渡し、np.argmax(radius)` で最大内接球の中心を取る。

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。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

型が繋がる次の op(points を入力に取れる)

points_to_voxel · gaussians_to_voxel · estimate_point_normals · to_points · match_points_ncc · match_pca · moment_axes · icp_point2point_3d

同カテゴリ(medial)

distance_ridge · skeletonize_vol · topology_signature · medial_match · skeleton_junctions3d · skeleton_endpoints3d · skeleton_prune3d · skeleton_branches3d

*Provenance: medial.py — 3D 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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