skeleton_branches3d — 3D medial op

• 데이터 종류: voxel → voxel

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.skeleton_branches3d(vol, min_length=0)(구현을 직접 호출하려면 import medial; medial.skeleton_branches3d(vol, min_length=0), 원장에서 가져오려면 ops3d.get("skeleton_branches3d"))

사용법

3D 골격을 분기점에서 잘라 가지(선분)로 나눕니다. 2D r2_split_skeleton_lines 의 3D 판.

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

分岐点 voxel を除いた残りが枝。min_length > 0 なら、26 連結成分の voxel 数が

それ未満の断片を除去する。

手順: `_ensure_skeleton で bool 化(interior voxel があれば skeletonize_vol`

で細線化)→ 26 近傍次数 `>= 3 の voxel(分岐点)を取り除く → min_length > 0`

なら `scipy.ndimage.label`(3x3x3 全 1 構造 = 26 連結)で成分に分け、voxel 数が

`min_length` 未満の成分を落とす。

返り値: 入力と同形の bool 配列(枝 voxel = True)。枝ごとのラベルは返さない

— 枝を個別に扱うには返り値を `vol_label(branches, 26)` に通す(成分数 = 枝数)。

分岐点 voxel そのものは結果に含まれないので、枝の両端は分岐点の 1 voxel 手前で

終わる。

引数と検証: `min_length は voxel 数(int()` で切り捨て。0 なら除去しない)。

入力が 3-D でない・空・NaN/Inf は `ValueError`。細線化が必要で

scikit-image が無ければ `ImportError`。前景が無ければ全 False。

注意: 26 近傍次数は分岐の対角隣接で 3 以上になりやすく、分岐点が数 voxel の

塊として除かれるため、枝が実際より短く出ることがある。閉ループだけの骨格は

分岐点が無く、全体が 1 本の枝として残る。

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(voxel 를 입력으로 받는 것)

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

같은 카테고리(medial)

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

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

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