morph_blackhat3d — 3D morphology op

• データ種: voxel → voxel

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.morph_blackhat3d(vol, r=1, device='cpu', se='cube') (実装を直接呼ぶなら import match3d; match3d.morph_blackhat3d(vol, r=1, device='cpu', se='cube')、台帳から引くなら ops3d.get("morph_blackhat3d"))

• GPU: この op は GPU 経路あり(device="cuda")

使い方

3D black-hat = closing − vol。SE より小さい 暗構造/穴を抽出。

`morph_close3d(vol, r, ...) − vol(float32)。値は 0 以上で、SE(一辺 2r+1` の cube か

半径 r の ball)より小さい暗い穴・亀裂・隙間だけがその深さで残り、大きな暗領域と背景は

0 になる。占有 voxel なら「SE で埋まる空洞 = 1」。`r` は検出したい穴の半径より大きく取る。

`se は "cube"/"ball"(他は ValueError)、device` は cube+torch のときだけ有効。

返り値 `(D,H,W) float32 numpy。明るい構造を取るなら morph_tophat3d`。

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)

• diff_features — py -3.11 examples_3d/diff_features.py

型が繋がる次の op(voxel を入力に取れる)

voxel_to_mips · voxel_to_mesh · signed_distance_field · to_points · sobel3d · hessian3d · curvature_maps · edt_jfa

同カテゴリ(morphology)

morph_dilate3d · morph_erode3d · morph_open3d · morph_close3d · morph_gradient3d · morph_tophat3d

*Provenance: match3d.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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