medial_match — 3D medial op

• 데이터 종류: voxel × voxel → measurement

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.medial_match(vol_a, vol_b, w_topology=0.6, w_radius=0.4, n_bins=12)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.medial_match(vol_a, vol_b, w_topology=0.6, w_radius=0.4, n_bins=12), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("medial_match"))

사용법

두 voxel 형상의 medial(위상 + 반지름 분포)에 의한 거친 대조 점수. 반환값 [0,1].

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

骨格の位相記述子(端点/分岐/通常/孤立の割合)の距離と、medial 半径分布(内接半径の

ヒストグラム)の距離を重み付き合成し、類似度 = 1 - 距離 として返す。1 に近いほど似ている。

平行移動・回転(90 度)に対して概ね不変で、位相ベースの初期照合(粗いふるい)に使う。

Args:

vol_a, vol_b: バイナリ voxel(bool / 0-1 の 3D)。

w_topology: 位相距離の重み(既定 0.6)。

w_radius: 半径分布距離の重み(既定 0.4)。

n_bins: 半径ヒストグラムの bin 数。

Returns:

float: 類似スコア [0,1] (大きいほど類似)。

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)

• medial_topology — py -3.11 examples_3d/medial_topology.py

타입이 이어지는 다음 연산자(measurement 를 입력으로 받는 것)

vol_gaussian_psf · fuse_to_voxel · fresnel_reflectance · snell_angle

같은 카테고리(medial)

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

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

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